解释weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')

这段代码用于加载预训练的PyTorch模型权重，并将其存储在weights_dict字典中。具体来说，它使用了PyTorch的torch.load()函数来从指定的路径中加载模型权重。其中，torch.load()函数的第一个参数是一个包含模型权重的.pth文件的路径。第二个参数map_location='cpu'表示将模型权重加载到CPU内存中。如果不指定map_location参数，则默认将模型加载到GPU内存中（如果可用）。最终，加载的模型权重会以一个字典的形式存储在weights_dict中。字典的key是权重的名称，value是一个PyTorch的张量（Tensor），代表该权重的值。我们可以通过这个字典来获取和设置模型权重的值。需要注意的是，加载权重的模型结构必须与保存权重的模型结构相同，否则会出现权重维度不匹配的错误。

相关问题

weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')

这行代码是用来加载PyTorch模型的权重参数的。其中，`weights_path`是指定保存权重参数的路径，`map_location='cpu'`则是指定将模型参数加载到CPU上。

具体来说，`torch.load()`函数会将保存在`weights_path`中的模型权重参数加载到内存中，并返回一个字典对象，其中包含了模型的所有参数。这个字典对象可以直接用来更新PyTorch模型的权重参数。

model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

这段代码的作用是从指定路径 `weights_path` 加载预训练模型的参数，并将它们放在当前代码所在的设备上（通过 `map_location` 参数指定）。一般来说，预训练模型的参数都比较大，因此我们常常需要从本地或云端下载它们。而加载预训练模型的参数则可以让我们使用已经训练好的模型，避免从头开始训练模型所需的时间和计算资源。