解释model.load_state_dict(weights_dict)

这行代码的作用是将预训练模型的权重参数加载到当前的模型中。具体来说，`weights_dict`是一个包含预训练模型权重的字典，通过调用当前模型的`load_state_dict`方法，将`weights_dict`作为参数传入，以覆盖当前模型中对应参数的值。这样就可以将预训练模型的参数应用于当前模型，从而可以在当前模型的基础上进行微调或其他操作。

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model.load_state_dict(weights_dict)

`model.load_state_dict(weights_dict)` 是一个 PyTorch 中用来加载预训练模型权重的函数。它将一个保存了模型参数的字典加载到模型中，使得模型的参数与预训练模型的参数一致。这个函数通常用于迁移学习，将预训练模型的参数加载到新的模型中，以便利用预训练模型在新的任务上的表现。需要注意的是，预训练模型和新的模型的结构必须相同，否则加载参数会出错。

weights_initialize = server.global_model.state_dict()，server.global_model.load_state_dict(weights_initialize)

这段代码是用来初始化参数并加载模型参数的。首先，将全局模型的参数状态字典存储在weights_initialize中。然后，使用load_state_dict方法将weights_initialize中的参数状态字典加载到全局模型中，实现参数的初始化和加载。这通常用于在训练模型之前对模型参数进行初始化，或者在训练过程中加载之前训练好的模型参数。