model.load_state_dict(torch.load('./weights24a_1_1/CP500.pth'))怎么设置权重loading的device

在PyTorch中，`torch.load()`函数默认会将加载的模型权重加载到与模型创建时相同的设备上，如果模型是在CPU上创建的，那么权重也会被加载到CPU上。但是，如果需要将权重加载到特定的设备（比如GPU），可以在调用`torch.load()`时通过`map_location`参数来指定。

例如，如果你想将权重加载到CPU上，可以这样设置：

model.load_state_dict(torch.load('./weights24a_1_1/CP500.pth', map_location='cpu'))

如果你想将权重加载到某个特定的GPU上，可以这样做（假设你想加载到GPU:0）：

model.load_state_dict(torch.load('./weights24a_1_1/CP500.pth', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(0)))

在这个例子中，`map_location`是一个函数，它接受两个参数`storage`和`loc`，返回值应该是一个指向新的设备上的存储对象。使用`lambda`函数可以直接在加载权重时指定将权重迁移到GPU:0。

如果你想将权重均匀分布到多个GPU上，可以使用`torch.nn.DataParallel`或者`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`。

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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。

model=monai.netwoeks.nets.DenseNet264(spatial_dims=3, in_channels=4, out_channels=2, pretrained=False) pthfile=r'/media/sun/sort/best_metric_model_classification3d_dict_densenet264.pth' model.load_state_dict(torch.load(pthfile) model=model.cuda()这段代码中pretrain=False和model.load_state_dict()的含义

这段代码中 `pretrained=False` 的含义是不使用预训练的权重，而是使用随机初始化的权重来初始化 DenseNet264 模型。

而 `model.load_state_dict(torch.load(pthfile))` 的作用是将预训练权重文件 `pthfile` 中的参数加载到模型中。由于 `pretrained=False`，因此这行代码实际上不会执行。

如果将 `pretrained` 设置为 `True`，则 `model.load_state_dict()` 的调用将会加载预训练权重，从而将模型初始化为在 ImageNet 数据集上预训练的 DenseNet264 模型。