model_ft.named_parameters()

`model_ft.named_parameters()` 是PyTorch中用于访问模型（model_ft）所有参数及其名称的函数。在这个上下文中，"FT"通常代表"Fine-Tuning"，即模型微调阶段。它返回一个迭代器，每次迭代都会生成一个元组，包含参数的名称（如“weight”、“bias”等）和对应的参数对象。

通过这种方式，你可以遍历模型的所有参数，查看它们的值、设置学习率、应用梯度剪切或者其他与参数相关的操作。如果你在if条件中使用这个函数，通常是出于某些优化目的，比如仅对某些层（不是所有的）进行训练，在这里可能是为了避免在微调阶段改变预训练模型的基础部分。

举个例子，如果你只想在微调阶段更新分类层的权重，而不是整个网络，可以这样做：

for name, param in model_ft.named_parameters():
    if 'classifier' not in name:
        param.requires_grad_(False)

这将把除了分类层之外的所有参数的`requires_grad`属性设为`False`，表示不更新这些参数的梯度。