torch加载pt模型

在PyTorch中，加载一个`.pt`格式的模型通常意味着你想要恢复训练好的模型的参数，以便继续训练或者直接使用模型进行预测。`.pt`文件通常包含了模型的权重以及其他相关信息。加载模型的基本步骤如下：

1. 首先确保你已经安装了PyTorch，并且有相应版本的PyTorch环境。

2. 使用`torch.load`函数来加载`.pt`文件。这个函数能够从文件中读取保存的对象。例如，如果你有一个模型的参数文件`model_params.pt`，你可以使用以下代码来加载它：

import torch

# 加载模型参数
model_params = torch.load('model_params.pt')

3. 假设你已经有一个模型的定义（即`torch.nn.Module`的子类），你可以将加载的参数分配给模型。通常，这是通过调用模型的`.load_state_dict()`方法完成的，这个方法将加载的参数字典赋给模型的对应层。例如：

# 假设你有一个模型实例model
model = MyModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(model_params)

4. 最后，你可以将模型设置为评估模式（如果你打算进行推理），或者继续训练：

# 设置为评估模式
model.eval()

# 或者如果你想继续训练模型
model.train()

确保在加载模型之前，模型的结构与保存的参数相匹配，否则可能会出现`KeyError`，因为模型层的名字不一致。