self.model.load_weights(filepath=pre_trained_weights, by_name=True)

这段代码是用于加载已经训练好的深度学习模型的权重参数，其中pre_trained_weights是指预训练模型的权重参数所在的文件路径。load_weights()函数有一个by_name参数，如果设置为True，则会按照层的名字来匹配权重参数，只有名字匹配的层才会被加载。这个参数通常用于当我们要把一个模型的某些部分或某些层的权重参数迁移到另一个模型时使用，以确保权重参数匹配。

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self.model.load_weights(filepath=pre_trained_weights, by_name=True)+

这段代码使用 Keras 中的 load_weights 方法加载预训练权重。load_weights 方法可以从指定的文件中加载模型权重，并将其应用于当前模型。其中，pre_trained_weights 是预训练权重所在的文件路径，by_name 参数为 True 表示只加载与当前模型具有相同名称的层的权重，其他层的权重将被忽略。这通常用于在调整模型时，保留一些层的预训练权重，以加快模型的收敛速度和提高模型的泛化性能。值得注意的是，如果预训练模型与当前模型的结构不一致，那么加载权重时可能会出现错误。

self.model.load_weights(weights)

这段代码是用来加载模型权重的。通常在训练完成后，我们会将模型的权重保存到一个文件中，以便后续可以加载该文件来恢复模型的状态，继续使用或进行推理。load_weights() 方法是 Keras 模型中的一个方法，可以用来从文件中加载模型的权重。在这里，self.model 是一个 Keras 模型实例，weights 是一个字符串或一个路径，指定了保存模型权重的文件的位置。