这段代码用于判断是否使用预训练的FlowNet模型。
首先，通过 args.pretrain_flownet 和 args.pretrain 条件判断，检查是否同时指定了预训练的FlowNet模型路径和不使用其他预训练模型。如果满足条件，则执行以下操作：
- 使用
torch.load(args.pretrain_flownet, map_location='cpu')加载预训练的FlowNet模型参数。 - 获取当前模型的Feature_net部分的状态字典（state_dict），并将其保存在
model_dict中。 - 创建一个更新字典
update_dict，其中包含从预训练FlowNet模型中提取的与当前模型匹配的键值对（键相同且值匹配）。 - 使用
model_dict.update(update_dict)将更新字典中的参数复制到当前模型的Feature_net部分中。 - 最后，使用
model.Feature_net.load_state_dict(model_dict)将更新后的状态字典加载到Feature_net部分。
通过以上步骤，可以实现在没有其他预训练模型的情况下，使用预训练的FlowNet模型来初始化特征提取网络部分。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![dnl Checks for the directory in which to store logs.
AC_DEFUN([OVS_CHECK_LOGDIR],
[AC_ARG_WITH(
[logdir],
AC_HELP_STRING([--with-logdir=DIR],
[directory used for logs [[LOCALSTATEDIR/log/PACKAGE]]]),
[LOGDIR=$w...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162213383175637.png)
