print('lr: ', optimizer.param_groups[0]['lr']) save_path = 'snapshots/{}/'.format(opt.train_save) os.makedirs(save_path, exist_ok=True) if (epoch+1) % 1 == 0: meanloss = test(model, opt.test_path) if meanloss < best_loss: print('new best loss: ', meanloss) best_loss = meanloss torch.save(model.state_dict(), save_path + 'TransFuse-%d.pth' % epoch) print('[Saving Snapshot:]', save_path + 'TransFuse-%d.pth'% epoch) return best_loss

这段代码主要是保存模型和更新最佳损失。首先输出当前学习率，然后创建一个保存模型的路径，并在需要时创建保存模型的目录。接着，如果当前训练轮数是1的倍数，就调用test()函数进行测试，并计算测试集上的平均损失meanloss。如果meanloss小于当前的最佳损失best_loss，则更新best_loss的值，并保存模型的参数到文件中。最后，返回最佳损失的值。