def save_checkpoint(state, is_best, save_path, filename='checkpoint.pth.tar'): torch.save(state, os.path.join(save_path,filename)) if is_best: shutil.copyfile(os.path.join(save_path,filename), os.path.join(save_path,'model_best.pth.tar'))

这段代码是用于保存训练过程中的模型检查点的函数。下面是代码的解释：

- `save_checkpoint` 函数会接收以下参数：`state`（包含模型和优化器状态的字典）、`is_best`（一个布尔值，表示当前模型是否是最佳模型）、`save_path`（保存检查点的路径）和可选的 `filename`（保存检查点的文件名，默认为 "checkpoint.pth.tar"）。
- 首先，函数会使用 `torch.save` 函数将状态 `state` 保存到指定路径和文件名的文件中。
- 如果 `is_best` 为 `True`，则将保存的文件复制到一个名为 "model_best.pth.tar" 的文件中，表示这是目前为止的最佳模型。

这个函数的作用是将模型和优化器的状态保存为检查点文件，以便在需要时进行恢复或加载。如果 `is_best` 参数为 `True`，还会将最佳模型保存在另一个文件中。

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def save(self, name, **kwargs): if not self.save_dir: return if not self.save_to_disk: return data = {} data["model"] = self.model.state_dict() if self.optimizer is not None: data["optimizer"] = self.optimizer.state_dict() if self.scheduler is not None: data["scheduler"] = self.scheduler.state_dict() data.update(kwargs) save_file = os.path.join(self.save_dir, "{}.pth".format(name)) self.logger.info("Saving checkpoint to {}".format(save_file)) torch.save(data, save_file) self.tag_last_checkpoint(save_file)

这是一个保存模型的方法，具体来说：

- `name`：传入一个字符串，表示保存模型的文件名。
- `self.save_dir`：判断模型保存目录是否存在。若不存在，则返回。
- `self.save_to_disk`：判断是否需要将模型保存到磁盘中。若不需要，则返回。
- `data`：创建一个字典，将模型参数、优化器和学习率调度器的状态字典存入其中。
- `save_file`：拼接成最终的保存文件路径。
- `self.logger.info`：记录日志，表示正在保存模型。
- `torch.save`：将 `data` 字典中的内容保存到文件中。
- `self.tag_last_checkpoint`：记录最近一次保存模型的文件路径。

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。