把model = torch.hub.load('D:\\python_project\\CIFAR', 'cifar_net.pth', pretrained=True)换成另一个代码表示

如果您想手动加载PyTorch模型而不是使用`torch.hub.load()`函数，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的PyTorch库：

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义模型类。在这个示例中，我们假设您使用的是`cifar_net`模型，因此您需要定义一个类来实现`cifar_net`的结构。您可以按照以下方式定义模型类：

class CifarNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CifarNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

3. 创建模型对象。在这个示例中，我们只需要创建一个`CifarNet`的实例即可：

model = CifarNet()

4. 加载训练好的模型权重。在这个示例中，我们假设您已经训练好了`cifar_net`模型，并且将权重保存在`cifar_net.pth`文件中。因此，我们可以使用以下代码加载权重：

model.load_state_dict(torch.load('cifar_net.pth'))

这样，您就可以手动加载PyTorch模型了。