训练调节后得到的模型和优化器的超参数怎么赋值给model.eval()

在 PyTorch 中，可以使用 `state_dict()` 函数将模型和优化器的参数保存为字典形式。示例如下：

# 假设已经训练好了一个模型 model 和优化器 optimizer
# 将模型和优化器的参数保存为字典
model_state_dict = model.state_dict()
optimizer_state_dict = optimizer.state_dict()

# 保存为文件或传递给其他程序

# 在评估模型时，可以先创建一个新的模型和优化器，并将训练得到的超参数赋值给它们
new_model = MyModel()  # 创建一个新的模型实例
new_optimizer = torch.optim.Adam(new_model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)  # 创建一个新的优化器实例，并设置超参数

# 将训练好的模型和优化器的参数赋值给新的模型和优化器
new_model.load_state_dict(model_state_dict)
new_optimizer.load_state_dict(optimizer_state_dict)

# 将模型设置为评估模式
new_model.eval()

在以上示例中，`MyModel()` 是你自定义的模型类，可以根据你的需要进行更改。`load_state_dict()` 函数用于将训练好的模型和优化器的参数赋值给新的模型和优化器。最后，将新的模型设置为评估模式，即可进行预测或测试。