def reload(checkpoint,modelDir='checkpoint',pthType='epoch',print=print,multiGPU=False): try: if checkpoint is not None: saveDict = torch.load(modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, checkpoint),map_location=device) pth = modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, checkpoint) if checkpoint is None: saveDict = torch.load(modelDir,map_location=device) pth = modelDir saveDict['path'] = pth # print('load: ',pth) if multiGPU: from collections import OrderedDict state_dict = OrderedDict() new_state_dict = OrderedDict() for k, v in saveDict['encoder'].items(): name = k[7:] # remove `module.` state_dict[name] = v saveDict['encoder'] = state_dict return saveDict except Exception as e: print('**warning**',e,' start from initial model') # saveDict['path'] = e return None

这段代码定义了一个重新加载模型的函数`reload()`。函数接受以下参数：

- `checkpoint`：表示要重新加载的模型的索引或者轮次。如果为`None`，则加载整个模型目录。
- `modelDir`：表示保存模型的目录，默认为`checkpoint`。
- `pthType`：表示保存模型的类型，默认为`epoch`。
- `print`：表示打印函数，默认为内置的`print()`函数。
- `multiGPU`：表示是否使用多个GPU，默认为`False`。

函数的功能是根据给定的参数重新加载模型。具体操作如下：

1. 首先，通过检查`checkpoint`参数，确定要重新加载的模型文件。
- 如果`checkpoint`不为`None`，则使用模型目录和给定的索引或轮次来构建模型文件的路径。
- 如果`checkpoint`为`None`，则直接使用模型目录作为模型文件的路径。
2. 然后，使用`torch.load()`函数加载模型文件，并将结果保存到`saveDict`中。
3. 接着，将模型文件的路径保存到`saveDict['path']`中。
4. 如果设置了`multiGPU`为`True`，则将加载的模型字典中的键名中的`module.`前缀去除，以适应多GPU训练时保存的模型字典的格式。
5. 最后，返回加载的模型字典。

这个函数的作用是方便重新加载已保存的模型，并且可以根据需要选择重新加载整个模型目录或者指定索引或轮次的模型文件。如果重新加载失败，函数会打印警告信息并返回`None`。