weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')

这行代码是用来加载PyTorch模型的权重参数的。其中，`weights_path`是指定保存权重参数的路径，`map_location='cpu'`则是指定将模型参数加载到CPU上。

具体来说，`torch.load()`函数会将保存在`weights_path`中的模型权重参数加载到内存中，并返回一个字典对象，其中包含了模型的所有参数。这个字典对象可以直接用来更新PyTorch模型的权重参数。

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解释weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')

这段代码用于加载预训练的PyTorch模型权重，并将其存储在weights_dict字典中。具体来说，它使用了PyTorch的torch.load()函数来从指定的路径中加载模型权重。其中，torch.load()函数的第一个参数是一个包含模型权重的.pth文件的路径。第二个参数map_location='cpu'表示将模型权重加载到CPU内存中。如果不指定map_location参数，则默认将模型加载到GPU内存中（如果可用）。最终，加载的模型权重会以一个字典的形式存储在weights_dict中。字典的key是权重的名称，value是一个PyTorch的张量（Tensor），代表该权重的值。我们可以通过这个字典来获取和设置模型权重的值。需要注意的是，加载权重的模型结构必须与保存权重的模型结构相同，否则会出现权重维度不匹配的错误。

model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])

`model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])`是一种加载预训练权重的方法，其中`torch.load(weights_path)`用于加载保存的权重文件，`['model']`表示从加载的字典中获取键为'model'的值，然后使用`model.load_state_dict()`将这些权重加载到模型中。

以下是一个示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 创建一个模型
model = models.resnet18()

# 定义权重文件路径
weights_path = 'path/to/weights.pth'

# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])

这段代码使用了`torchvision.models`中的`resnet18`模型作为示例，你可以根据自己的需求选择合适的模型。然后，通过`torch.load()`加载保存的权重文件，并使用`model.load_state_dict()`将权重加载到模型中。