vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true)

vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true) 这段代码是用于创建一个VGG模型，并且将requires_grad参数设置为true。

VGG模型是一种深度卷积神经网络，通常用于图像分类任务。它的网络结构非常深，并且由多个卷积层和池化层组成。其中，requires_grad参数是用于决定是否对网络的参数进行反向传播时进行梯度更新。将其设置为true意味着我们希望在训练过程中更新VGG模型的参数。

当我们设置requires_grad为true时，PyTorch会自动跟踪所有涉及到该模型参数的操作，并计算梯度。这样，我们可以使用反向传播算法来更新模型参数，以使模型能够更好地适应训练数据。

需要注意的是，requires_grad参数对于不同的模型或网络层可能会有不同的默认值。通常情况下，默认值为false，即不对参数进行梯度更新。因此，当我们希望对模型参数进行训练时，需要将requires_grad设置为true。

总结起来，vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true) 这段代码创建了一个VGG模型，并设置了requires_grad参数为true，表示我们希望在训练过程中更新该模型的参数。这是深度学习训练过程中常见的用法。