model = ResNet_101(num_classes=20) model.load_state_dict(torch.load("../models/train-01-0.8536.pth"))

这段代码用于加载预训练的`ResNet_101`模型的状态字典。`ResNet_101`是一个继承自`nn.Module`的PyTorch模型，它的初始化方法接受一个参数`num_classes`，表示最终的分类数。在这里，你首先实例化了一个`ResNet_101`模型对象，并将它的`num_classes`参数设置为20。接下来，你使用`torch.load()`方法从磁盘上加载已经训练好的模型的状态字典。这个方法接受一个文件路径作为输入，并返回一个包含模型状态字典的Python字典对象。你将这个状态字典对象通过`model.load_state_dict()`方法加载到你的模型中，以便将已经训练好的权重和偏置值加载到你的模型中以进行预测。