model.load_state_dicttorch.load

这不是一个问题，而是两个Python函数的调用。

`torch.load` 函数用于从磁盘读取已保存的PyTorch模型。它的用法是：

model_state_dict = torch.load(PATH)

其中，`PATH`是已保存模型的文件路径。`torch.load`函数会返回模型的状态字典(`state_dict`)。

`model.load_state_dict`函数则是用于将模型的状态字典加载到一个已定义的模型中。它的用法是：

model = ModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))

其中，`ModelClass`是已定义的模型类，`*args`和`**kwargs`是传递给模型类的参数。`model.load_state_dict`函数会将已保存的模型权重加载到新建的模型实例中。

相关问题

model.load_state_dict(model_state, strict=True) optimizer.load_state_dict(optimizer_state)

这是PyTorch中用于加载模型和优化器状态字典的函数。其中，model.load_state_dict()用于加载模型的状态字典，optimizer.load_state_dict()用于加载优化器的状态字典。在加载模型状态字典时，可以通过设置strict参数来控制是否严格匹配状态字典的键值和模型的键值。如果strict=True，则要求状态字典的键值和模型的键值完全匹配；如果strict=False，则允许状态字典的键值是模型键值的子集。

model.load_state_dict(torch.load

这条代码是PyTorch中加载已保存的训练模型参数的命令。其中的“model”表示训练好的模型，而“load_state_dict”函数则用于将已保存的模型参数加载到模型中。在括号内通常会指定已保存模型参数文件的路径。