net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu')) # for param in net.parameters(): # param.requires_grad = False # change fc layer structure in_channel = net.fc.in_features net.fc = nn.Linear(in_channel, 5) net.to(device)

在段代码中，`net` 变量应该是一个 PyTorch 模型实例，而 `model_weight_path` 是指模型的权重文件路径。错误信息 `NameError: name 'net' is not defined` 可能是由于在此之前没有定义 `net` 变量，或者定义了但是没有正确初始化。你需要通过以下方法之一来解决这个问题：

1. 确保在使用 `net` 变量之前已经定义它，并且正确地初始化了它。例如：

   net = MyModel()  # 使用自己定义的模型类初始化 `net`
   net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu'))
   in_channel = net.fc.in_features
   net.fc = nn.Linear(in_channel, 5)
   net.to(device)

2. 确保你已经正确地导入了 `net` 变量。例如：

   from my_model import MyModel  # 导入自己定义的模型类
   net = MyModel()
   net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu'))
   in_channel = net.fc.in_features
   net.fc = nn.Linear(in_channel, 5)
   net.to(device)

如果以上方法都无法解决问题，你可能需要提供更多的代码和上下文信息，以便我能够更好地帮助你找到解决方法。