for name, m in net_old.named_modules(): if isinstance(m, nn.Linear) and (('linear.'+task_id in name) or ('linears.'+task_id in name)): store_data.append(m.weight.data) store_data_bias.append(m.bias.data)

这段代码是用于遍历一个神经网络模型中的所有模块，并检查是否有线性层（`nn.Linear`）的模块名称中包含特定的任务ID（`task_id`）。如果满足条件，则将该线性层的权重（`m.weight.data`）和偏置（`m.bias.data`）存储到 `store_data` 和 `store_data_bias` 中，以便后续使用。

请注意，这段代码是假设你已经定义了一个名为 `net_old` 的神经网络模型，并且使用了 PyTorch 框架。