state_dict = torch.load('resnet34-333f7ec4.pth') resnet.load_state_dict(state_dict)

这段代码的作用是手动加载本地存储的预训练权重文件`resnet34-333f7ec4.pth`到一个ResNet-34模型中。`torch.load()`函数用于从文件中加载序列化的对象并返回它们。这里，我们将一个文件路径传递给`load()`函数，以指定要加载的文件。加载成功后，函数将返回一个包含模型权重的Python字典。这个字典就是我们要加载到模型中的预训练权重。接下来，我们使用`resnet.load_state_dict()`函数将预训练权重加载到ResNet-34模型中。这个函数将一个Python字典作为输入，将其用于更新模型的权重参数。

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resnet = models.resnet50(pretrained=False) state_dict = torch.load(r"resnet50-0676ba61.pth") resnet.load_state_dict(state_dict)

这段代码的作用是加载一个预训练的 ResNet-50 模型。首先，我们创建一个 `resnet` 对象，使用 `models.resnet50(pretrained=False)` 来初始化一个空的 ResNet-50 模型。然后，我们使用 `torch.load` 函数加载预训练模型的权重数据，该数据保存在名为 "resnet50-0676ba61.pth" 的文件中。最后，通过调用 `resnet.load_state_dict(state_dict)`，将加载的权重数据应用到 `resnet` 模型上，使其具有预训练模型的参数。这样，`resnet` 对象就成为了一个具有预训练权重的 ResNet-50 模型。

model_weight_path = "./resnet50-pre.pth"#训练文件 missing_keys, unexpected_keys = net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path), strict=False)

这段代码用于加载ResNet-50模型预训练好的权重参数。在深度学习中，通常需要使用大量的数据进行模型训练，训练完成后可以得到模型的权重参数。这些参数可以被保存下来，以便在需要的时候重新加载到模型中，从而避免重新训练模型。

在这里，我们使用torch.load函数从文件路径model_weight_path中加载预训练好的权重参数，并通过调用net.load_state_dict函数将参数加载到模型中。同时，由于可能存在一些参数名称不匹配的情况，我们通过设置strict=False来允许部分参数不匹配的情况。完成参数加载后，函数会返回两个列表missing_keys和unexpected_keys，分别表示在加载过程中缺失的参数和多余的参数。