matcher.load_state_dict(torch.load(opt.weight)['state_dict'])代码解析

这段代码主要实现了加载预训练模型的功能。其中，`opt.weight`是预训练模型的路径，`torch.load(opt.weight)`用于将模型从磁盘中加载到内存中。加载后，可以通过`['state_dict']`来获取模型的参数。`matcher.load_state_dict()`则是将加载的参数赋值给模型，使得模型使用预训练的参数进行初始化。

具体来说，`load_state_dict()`方法是`torch.nn.Module`中的一个方法，它可以将一个保存好的模型的参数字典（state_dict）加载到当前模型中。在该方法中，会首先检查传入的state_dict是否与当前模型结构相同，如果不相同，则会报错。如果结构相同，则会将state_dict中的参数值复制到当前模型的相应参数中。这样，就可以在训练过程中使用预训练模型的参数进行初始化，从而提高模型的性能和收敛速度。