outerActModel_new = torch.load('/root/jupyter/Dachuang_21/test/lsy_try/激酶部分/Conv-mul_randomsplit/model.pt').cpu() outerActModel_new.eval()详细的解释一下这个代码

这段代码的作用是加载一个预训练的模型，并将其移动到CPU上进行推理。让我们逐行解释这段代码：

1. `torch.load('/root/jupyter/Dachuang_21/test/lsy_try/激酶部分/Conv-mul_randomsplit/model.pt')`：这行代码使用`torch.load()`函数从指定路径加载模型。`'/root/jupyter/Dachuang_21/test/lsy_try/激酶部分/Conv-mul_randomsplit/model.pt'`是模型文件的路径。注意，你需要根据你的实际路径进行修改。

2. `.cpu()`：这行代码将加载的模型移动到CPU上。在PyTorch中，模型可以在CPU或GPU上运行，`.cpu()`方法用于将模型从GPU移动到CPU。

3. `outerActModel_new.eval()`：这行代码将模型设置为评估模式。在评估模式下，模型的dropout和batch normalization等层会被固定，不会进行随机性操作。这有助于保持一致的推理结果。

综合起来，这段代码加载了一个预训练模型并将其移动到CPU上，并设置为评估模式，以便在CPU上进行推理。