model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

这段代码的作用是从指定路径 `weights_path` 加载预训练模型的参数，并将它们放在当前代码所在的设备上（通过 `map_location` 参数指定）。一般来说，预训练模型的参数都比较大，因此我们常常需要从本地或云端下载它们。而加载预训练模型的参数则可以让我们使用已经训练好的模型，避免从头开始训练模型所需的时间和计算资源。

相关问题

weights_path = "./resNet50.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

这段代码加载了预训练的ResNet-50模型的权重，并将这些权重应用到之前创建的模型`model`中。具体地，这段代码首先定义了一个变量`weights_path`，表示预训练的模型权重文件的路径。然后，代码使用`assert`语句来判断该文件是否存在，如果文件不存在，则会抛出一个异常，异常信息为`file: '{weights_path}' dose not exist.`。

如果文件存在，则程序会继续执行后面的代码。这段代码使用了`torch.load`函数从`weights_path`中加载预训练的模型权重，并使用`model.load_state_dict`函数将这些权重应用到`model`中。需要注意的是，`map_location`参数用于指定模型应该被加载到哪个设备上，如果不指定该参数，则模型会被加载到CPU上，而不是GPU上。

需要注意的是，预训练模型的权重文件通常非常大，下载和加载这些文件可能会消耗大量的时间和计算资源。因此，在使用这段代码之前，需要确保已经下载了预训练模型的权重文件，并将其保存在`weights_path`所表示的路径中。

net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu'))

This line of code loads the state dictionary of a pre-trained PyTorch model from a specified file path, with the option to specify the device location for the loaded model.

- `torch.load(model_weight_path)` loads the state dictionary from the file path specified by `model_weight_path`.
- `map_location='cpu'` specifies that the loaded model should be moved to the CPU if it was originally trained on a GPU. This is useful if you do not have access to a GPU or if you want to test the model on a CPU.

Assuming `net` is the PyTorch model you want to load the weights into, this line of code would load the pre-trained weights into `net`.