best_acc = checkpoint['best_acc'] model_ft.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])

best_acc = checkpoint['best_acc']是从checkpoint中获取了之前保存的最佳准确率（best accuracy）。这个准确率在训练过程中可能会被记录并保存下来，以便在需要的时候进行参考或展示。

model_ft.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])是将checkpoint中保存的模型权重加载到当前模型中。通过使用model_ft.load_state_dict()函数，并传入checkpoint中的state_dict字典，可以将之前训练好的模型权重加载到当前模型中，以便进行后续的推理或继续训练。

optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])是将checkpoint中保存的优化器状态加载到当前优化器中。在训练过程中，除了保存模型权重外，还会保存优化器的状态，包括学习率、动量等参数。通过使用optimizer.load_state_dict()函数，并传入checkpoint中的optimizer字典，可以将之前保存的优化器状态加载到当前优化器中，以确保训练过程的连续性。这样，在加载checkpoint后，可以从之前保存的状态继续进行优化器的更新操作。

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if args.resume: if os.path.isfile(args.resume): print("=> loading checkpoint '{}'".format(args.resume)) checkpoint = torch.load(args.resume) args.start_epoch = checkpoint['epoch'] best_acc = checkpoint['best_acc'] recorder = checkpoint['recorder'] best_acc = best_acc.to() model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})".format(args.resume, checkpoint['epoch'])) else: print("=> no checkpoint found at '{}'".format(args.resume)) cudnn.benchmark = True

这是一个 Python 的代码段，它包含了一个条件语句和一些操作。如果 `args.resume` 是真值（即非空或非零），那么它会尝试加载一个文件，读取其中保存的模型参数和优化器状态。如果文件存在，它会输出一条信息说明已经成功加载了检查点；如果文件不存在，它会输出另一条信息说明未能找到检查点。最后一行 `cudnn.benchmark = True` 可能是为了让 CUDA 的深度神经网络库提高性能。

for e in range(1, epoch + 1): print('[{}/{}] Training'.format(e, epoch)) # train train_loss, train_acc = model.train_model(train_loader, criterion, optimizer) # evaluate test_loss, test_acc = model.evaluate(test_loader, criterion) # 用于判断是否保存模型 is_best = test_acc > best_acc # 记录当前最好的acc best_acc = max(test_acc, best_acc) # 保存模型的文件名 name = 'checkpoint' + '.pth' save_checkpoint({ 'epoch': e, 'state_dict': model.model.state_dict(), 'train_acc': train_acc, 'test_acc': test_acc, 'best_acc': best_acc, 'optimizer': optimizer.state_dict() }, is_best, checkpoint=save_path, filename=name) print('Now acc:') print(test_acc) print('Best acc:') print(best_acc)

这段代码是一个训练神经网络模型的过程，其中包括了以下步骤：

1. 对于每一个 epoch，在训练集上训练模型，计算训练集的损失和准确率。
2. 在测试集上评估模型性能，计算测试集的损失和准确率。
3. 判断当前模型是否是最好的模型，如果是，则保存模型。
4. 更新最好的准确率。
5. 打印当前的测试准确率和最好的测试准确率。

这段代码中，`train_loader` 和 `test_loader` 是训练集和测试集的 DataLoader 对象，`criterion` 是损失函数，`optimizer` 是优化器，`save_path` 是保存模型的路径。`save_checkpoint` 函数用于保存模型文件，`is_best` 表示当前模型是否是最好的模型。