checkpoint = torch.load(f'../Results/pretrain/resnet_small/checkpoint.pth', map_location='cpu') checkpoint = checkpoint['model'] model_res.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

这段代码的作用是从指定的路径加载预训练模型的参数。具体来说，它首先使用`torch.load`函数从指定路径加载预训练模型的参数checkpoint，并将这个参数保存在变量checkpoint中。然后，它从checkpoint字典中提取出键为'model'的值，并将这个值传递给`model_res.load_state_dict`函数，以更新模型model_res的参数。通过设置`strict=False`，可以允许模型加载不完全匹配的参数，从而使得在加载预训练模型时更加灵活。map_location参数指定了在哪个设备上加载模型参数。在这个例子中，参数是在CPU上加载的。

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checkpoint = torch.load('D:\moxingdaima/resnet/resnet_tumer_binary/best_checkpoint.pth', map_location='cpu')

这段代码是用来加载一个PyTorch模型的checkpoint文件。其中，`'D:\moxingdaima/resnet/resnet_tumer_binary/best_checkpoint.pth'`是checkpoint文件的路径，`map_location='cpu'`表示将模型加载到CPU上（如果原模型是在GPU上训练的话）。

具体来说，`torch.load`函数会返回一个字典对象，其中包含了模型的参数和其他相关信息。一般情况下，我们可以直接使用`model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])`来加载模型的参数。如果需要加载其他相关信息，可以通过字典对象的键值来获取，例如`epoch = checkpoint['epoch']`表示获取训练到的epoch数。

需要注意的是，加载checkpoint文件的前提是模型的定义与checkpoint文件中保存的模型参数对应，否则会出现参数维度不匹配等错误。

checkpoint = torch.load('D:\moxingdaima/resnet/resnet_tumer_binary/best_checkpoint.pth', map_location='cpu') checkpoint = checkpoint['model'] model_res.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

这段代码是用来加载一个PyTorch模型的checkpoint文件，并将其参数加载到一个预定义的模型中。其中，`'D:\moxingdaima/resnet/resnet_tumer_binary/best_checkpoint.pth'`是checkpoint文件的路径，`map_location='cpu'`表示将模型加载到CPU上（如果原模型是在GPU上训练的话）。

具体来说，`torch.load`函数会返回一个字典对象，其中包含了模型的参数和其他相关信息。通过`checkpoint['model']`可以获取模型的参数，然后利用`model_res.load_state_dict`函数将这些参数加载到一个预定义的模型中。`strict=False`表示在加载模型的时候可以忽略一些不匹配的参数，这在Fine-tuning等场景下比较常见。

需要注意的是，加载checkpoint文件的前提是模型的定义与checkpoint文件中保存的模型参数对应，否则会出现参数维度不匹配等错误。同时，如果预定义的模型与原模型的结构不同，也需要进行相应的调整。