torch中load_state_dict方法

`load_state_dict()`是PyTorch中用于加载预训练权重的函数。它将一个预训练的模型的参数权重加载到新的模型中。下面是一个使用`load_state_dict()`函数的例子：

import torch
import torchvision.models as models

# 初始化一个新的模型
model = models.resnet18()

# 加载预训练权重
weights = torch.load('resnet18_weights.pth')
model.load_state_dict(weights)

在上面的例子中，我们首先初始化了一个新的ResNet18模型，然后使用`load_state_dict()`函数将预训练权重加载到了这个新模型中。

需要注意的是，加载预训练权重时，新模型的结构必须与预训练模型的结构完全一致，否则会出现维度不匹配的错误。此外，如果预训练模型中包含了新模型中没有的参数，可以通过将`strict`参数设置为`False`来忽略这些参数。

相关问题

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。

torch.load_state_dict(

你想要问的是关于 `torch.load_state_dict()` 函数的用法吗？这个函数是用来加载预训练模型的参数字典的。它接受一个字典作为输入，并将其加载到模型的状态中。

你可以使用 `torch.load_state_dict()` 函数来加载预训练模型的参数，例如：

model = YourModel()  # 实例化你的模型
state_dict = torch.load('pretrained_model.pth')  # 加载预训练模型的参数字典
model.load_state_dict(state_dict)  # 将参数字典加载到模型中

在上面的例子中，`pretrained_model.pth` 是包含预训练模型参数的文件。通过调用 `load_state_dict()` 函数，你可以将这些参数加载到你的模型中，以便在后续的使用中进行微调或推理。

请注意，使用 `load_state_dict()` 时，你的模型和参数字典的结构需要匹配，否则会出现错误。