if args.weights != "": assert os.path.exists(args.weights), "weights file: '{}' not exist.".format(args.weights) weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 删除有关分类类别的权重 for k in list(weights_dict.keys()): if "head" in k: del weights_dict[k] print(model.load_state_dict(weights_dict, strict=False))

这段代码的作用是加载预训练模型的权重，并将其应用于当前的模型中。如果 `args.weights` 参数不为空，则会检查指定的权重文件是否存在。接着，使用 `torch.load()` 函数加载权重文件，`map_location=device` 参数表示将模型加载到指定的设备上（例如 CPU 或 GPU）。然后，删除与分类类别相关的权重（因为当前的模型可能与预训练模型的分类类别不同）。最后，使用 `model.load_state_dict()` 函数将加载的权重应用于当前的模型中，`strict=False` 参数表示允许加载的权重字典中存在当前模型中不存在的键。函数返回值为 `None`。