best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())

这行代码使用`copy.deepcopy()`函数创建了模型的权重副本`best_model_wts`。

在深度学习中，模型的权重通常是通过反向播和优化算法进行更新的。而，在训练过程中，可能需要保存最佳的模型权重，以便在后续使用或进行比较。

通过`model.state_dict()`可以获取当前模型的权重字典，该字典包含了模型中所有可学习参数的名称和对应的权重值。使用`copy.deepcopy()`函数可以创建一个完全独立的副本，确保`best_model_wts`与原始模型的权重没有任何关联。

这样，可以在训练过程中根据某个评价指标的变化来判断是否更新`best_model_wts`，并在训练结束后将最佳的权重保存下来。