.load_state_dict

好的，你的问题是 ".load_state_dict 是什么意思？"

.load_state_dict() 是 PyTorch 中的一个函数，用于将预训练模型的参数加载到当前模型中。在使用预训练模型时，我们通常会下载一个预训练模型的权重文件，然后使用 .load_state_dict() 函数将权重文件中的参数加载到当前模型中。

相关问题

qf1_target.load_state_dict(qf1.state_dict()) qf2_target.load_state_dict(qf2.state_dict())用途

这两行代码的作用是将两个神经网络模型qf1和qf2的参数复制到对应的目标网络模型qf1_target和qf2_target中。这是深度强化学习中常用的一种技术，称为“目标网络”技术。通过使用目标网络，可以减少训练过程中的震荡和不稳定性，提高模型的稳定性和收敛速度。

具体来说，目标网络是一个与主网络结构相同的神经网络，但是它的参数是从主网络中定期复制而来的。在训练过程中，主网络的参数会不断更新，而目标网络的参数则相对稳定。这样，主网络的更新不会直接影响目标网络，从而减少了训练过程中的震荡和不稳定性。

在上述代码中，qf1和qf2是两个Q值函数网络，而qf1_target和qf2_target则是对应的目标网络。通过将qf1和qf2的参数复制到qf1_target和qf2_target中，可以使得目标网络的参数与主网络的参数保持一致，从而提高训练的稳定性和收敛速度。

model_sav.seek(0) dict_list = torch.load(model_sav) agent.ModalFusion.load_state_dict(dict_list[0]) agent.GraphConstruct.load_state_dict(dict_list[1]) agent.MessagePassing.load_state_dict(dict_list[2])

你想知道这段代码的作用是什么吗？这段代码是从一个保存的模型文件中读取并加载了多个子模型的权重参数，将它们加载到agent对象中的各自成员变量中，以便后续使用。具体而言，dict_list变量是一个列表，其中包含了子模型ModalFusion、GraphConstruct和MessagePassing的权重参数。load_state_dict()函数是将相应子模型的权重参数加载到agent对象的成员变量中。最后，整个模型就被加载好了。