if opt.resume: if os.path.isfile(opt.resume): print("=> loading checkpoint '{}'".format(opt.resume)) checkpoint = torch.load(opt.resume) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict=False) else: print("=> no checkpoint found at '{}'".format(opt.resume))

这段代码是用于载入之前训练好的模型参数，如果 opt.resume 为 True（即命令行参数中指定了要载入之前训练好的模型），则检查指定路径下是否存在对应的 checkpoint 文件。如果存在，则读取 checkpoint 文件中的模型参数，并使用 model.load_state_dict() 函数将其加载到模型中。如果 strict 参数为 False，则允许加载不完全匹配的模型参数。如果不存在，则输出错误信息。这个函数的输入参数包括命令行参数和模型，返回值是 None。

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criterion = MyLoss2(thresh=3, alpha=2) if cuda: model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr,betas=(0.9,0.999)) if opt.resume: if os.path.isfile(opt.resume): print("=> loading checkpoint '{}'".format(opt.resume)) checkpoint = torch.load(opt.resume) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict=False) # optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) else: print("=> no checkpoint found at '{}'".format(opt.resume))

这段代码定义了一个损失函数criterion，使用了自定义的MyLoss2。如果使用了CUDA进行训练，则将模型转移到GPU上。定义了Adam优化器，学习率为opt.lr，beta参数为（0.9，0.999）。如果选择了恢复训练，则判断所指定的checkpoint文件是否存在，如果存在，则加载模型的状态字典，即权重参数，同时忽略不匹配的键（strict=False），如果想要恢复优化器状态，可以取消注释optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])。如果指定的checkpoint文件不存在，则会打印出对应的提示信息。