if cli_args['--resume']: config['resume'] = cli_args['--resume'] if 'resume' in config and config['resume']: checkpoint = Path(config['resume']) if not checkpoint.exists(): raise ValueError(f"There is no Checkpoint at {config['resume']} to resume from!") if checkpoint.is_dir(): # Load last checkpoint in run dir ckpt_nums = [int(ckpt.stem) for ckpt in checkpoint.glob('checkpoints/*.pt')] last_ckpt = max(ckpt_nums) config['resume'] = checkpoint / 'checkpoints' / f'{last_ckpt:02d}.pt' print(f"Resuming training from checkpoint {config['resume']}") model.load_state_dict(torch.load(config['resume']))是什么意思

这段代码用于检查是否存在要恢复训练的检查点，并加载该检查点的模型参数。

首先，通过判断命令行参数`--resume`是否存在，来确定是否需要恢复训练。如果存在，则将`--resume`的值赋给配置文件中的`resume`键。

接下来，检查配置文件中是否存在`resume`键，并且其值不为空。如果满足这两个条件，则表示需要恢复训练。

然后，根据配置文件中的`resume`值创建一个`Path`对象`checkpoint`，表示要恢复训练的检查点路径。

如果`checkpoint`路径不存在，则抛出一个异常，指示不存在要恢复的检查点。

如果`checkpoint`路径是一个目录，则表示在运行目录下有多个检查点文件。代码通过遍历 `checkpoints` 目录下的文件，获取所有检查点文件的编号，并选择最大的编号作为要加载的检查点。

接着，打印出要恢复训练的检查点路径。

最后，使用`torch.load()`函数加载检查点的模型参数，并将其加载到模型中，以便从上次训练停止的地方继续训练。

这段代码的作用是在需要恢复训练时，检查并加载指定的检查点文件中的模型参数，以便从上次停止的地方继续训练。