checkpoint = torch.load('D:\moxingdaima/resnet/resnet_tumer_binary/best_checkpoint.pth', map_location='cpu') checkpoint = checkpoint['model'] model_res.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

这段代码是用来加载一个PyTorch模型的checkpoint文件，并将其参数加载到一个预定义的模型中。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。通过`checkpoint['model']`可以获取模型的参数，然后利用`model_res.load_state_dict`函数将这些参数加载到一个预定义的模型中。`strict=False`表示在加载模型的时候可以忽略一些不匹配的参数，这在Fine-tuning等场景下比较常见。

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。同时，如果预定义的模型与原模型的结构不同，也需要进行相应的调整。

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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。

checkpoint = torch.load('D:\moxingdaima/resnet/resnet_tumer_vit_224/best_ checkpoint.pth', map_location='cpu') checkpoint = checkpoint['model'] model_res.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

这段代码的作用是从指定路径加载训练好的模型参数，然后将其应用于指定的模型中。具体来说，代码中的第一行使用`torch.load`函数从指定路径加载模型参数，`map_location='cpu'`参数指定了加载到CPU上。第二行从加载的模型参数中提取出键名为`'model'`的值，并将其赋值给变量`checkpoint`。最后一行将`checkpoint`应用于`model_res`模型中，`strict=False`参数表示在加载模型参数时可以忽略不匹配的键名。