checkpoint = torch.load('E:\Project1\\run\\run_0\\models\\C3D-ucf101_epoch-99.pth.tar', map_location=lambda storage, loc: storage)

在你提供的引用中，并没有涉及到`checkpoint = torch.load('E:\Project1\\run\\run_0\\models\\C3D-ucf101_epoch-99.pth.tar', map_location=lambda storage, loc: storage)`这部分代码的修改。所以，我无法为你提供对应的修改建议。不过，我可以为你解释一下这段代码的作用。

这段代码的作用是加载一个名为`C3D-ucf101_epoch-99.pth.tar`的模型权重文件。其中，`E:\Project1\\run\\run_0\\models\\`是文件的路径。`map_location=lambda storage, loc: storage`的作用是将模型权重文件加载到当前设备上（例如CPU或GPU）。

请注意，如果你在运行代码时遇到了问题，请提供更多的信息和错误提示，以便我能够更好地帮助你解决问题。

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def restore(self, save_path, model=None): if model is None: model = self.alg.model checkpoint = torch.load(save_path,map_location=torch.device('cpu')) # import pdb # pdb.set_trace() # a = torch.load_state_dict(checkpoint) model.load_state_dict(checkpoint)

这段代码是用来从指定路径 `save_path` 中加载模型参数到 `model` 中的。如果没有指定 `model`，则默认使用 `self.alg.model`。这个方法使用了 PyTorch 的 `load()` 方法来加载保存的模型参数。`map_location` 参数指定了将模型参数加载到 CPU 上，因为有些模型参数可能是在 GPU 上保存的，这样加载到 CPU 上可以避免 GPU 内存不足的问题。加载完成后，模型参数就被成功恢复了。

if args.checkpoint: if args.last: ckpt_path = args.dir_result + '/' + args.project_name + '/ckpts/best_{}.pth'.format(str(seed_num)) elif args.best: ckpt_path = args.dir_result + '/' + args.project_name + '/ckpts/best_{}.pth'.format(str(seed_num)) checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['model']) logger.best_auc = checkpoint['score'] start_epoch = checkpoint['epoch'] del checkpoint else: logger.best_auc = 0 start_epoch = 1

这段代码是用来加载模型训练过程中保存的 checkpoint 文件的，其中包含了模型的状态字典、当前训练的 epoch 数以及最佳的验证集 AUC 值等信息。如果在训练时设置了 `args.checkpoint` 为 True，则会加载保存的 checkpoint 文件；否则，会将 `logger.best_auc` 初始化为 0，`start_epoch` 初始化为 1。其中，`args.last` 和 `args.best` 用于指定加载最后一个 checkpoint 文件还是最佳的 checkpoint 文件。