self.model.load_state_dict(torch.load(best_model_path))

这段代码用于加载保存在 `best_model_path` 中的模型参数到 `self.model` 中。`load_state_dict()` 方法是 PyTorch 中用于加载模型参数的函数。它接受一个包含模型参数的字典，并将这些参数复制到模型中。

具体来说，`torch.load(best_model_path)` 会加载保存在 `best_model_path` 路径下的模型参数字典。然后，`load_state_dict()` 方法将该字典中的参数复制到 `self.model` 中，从而更新模型的参数。

以下是一个示例：

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义模型的结构

model = MyModel()
best_model_path = 'path/to/best_model.pt'
model.load_state_dict(torch.load(best_model_path))

在这个示例中，我们定义了一个名为 `MyModel` 的模型类，并创建了一个模型实例 `model`。然后，我们使用 `load_state_dict()` 方法加载保存在 `best_model_path` 路径下的模型参数到 `model` 中。

需要注意的是，在加载模型参数之前，确保定义了与保存模型相同的模型结构，并且 `best_model_path` 是正确的模型保存路径。否则，加载过程可能会失败或产生错误。