checkpoint = torch.load('D:\moxingdaima/resnet/resnet_tumer_binary/best_checkpoint.pth', map_location='cpu')

这段代码是用来加载一个PyTorch模型的checkpoint文件。其中，`'D:\moxingdaima/resnet/resnet_tumer_binary/best_checkpoint.pth'`是checkpoint文件的路径，`map_location='cpu'`表示将模型加载到CPU上（如果原模型是在GPU上训练的话）。

具体来说，`torch.load`函数会返回一个字典对象，其中包含了模型的参数和其他相关信息。一般情况下，我们可以直接使用`model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])`来加载模型的参数。如果需要加载其他相关信息，可以通过字典对象的键值来获取，例如`epoch = checkpoint['epoch']`表示获取训练到的epoch数。

需要注意的是，加载checkpoint文件的前提是模型的定义与checkpoint文件中保存的模型参数对应，否则会出现参数维度不匹配等错误。