model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])

`model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])`是一种加载预训练权重的方法，其中`torch.load(weights_path)`用于加载保存的权重文件，`['model']`表示从加载的字典中获取键为'model'的值，然后使用`model.load_state_dict()`将这些权重加载到模型中。

以下是一个示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 创建一个模型
model = models.resnet18()

# 定义权重文件路径
weights_path = 'path/to/weights.pth'

# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])

这段代码使用了`torchvision.models`中的`resnet18`模型作为示例，你可以根据自己的需求选择合适的模型。然后，通过`torch.load()`加载保存的权重文件，并使用`model.load_state_dict()`将权重加载到模型中。

相关问题

model.load_state_dict(torch.load(weights_path))代码解释

`model.load_state_dict(torch.load(weights_path))` 是用来加载模型权重的代码。它的作用是将预训练好的模型权重从磁盘中加载到模型中。在 PyTorch 中，模型权重通常被保存在以 `.pt` 或 `.pth` 结尾的文件中，可以使用 `torch.load()` 方法从文件中读取权重。这个方法返回一个字典对象，其中包含了模型权重的名称和值。然后，可以使用 `model.load_state_dict()` 方法将权重加载到模型中。注意，加载权重时，模型的结构必须与之前保存权重时使用的模型结构完全相同，否则会出现错误。

model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

这段代码的作用是从指定路径 `weights_path` 加载预训练模型的参数，并将它们放在当前代码所在的设备上（通过 `map_location` 参数指定）。一般来说，预训练模型的参数都比较大，因此我们常常需要从本地或云端下载它们。而加载预训练模型的参数则可以让我们使用已经训练好的模型，避免从头开始训练模型所需的时间和计算资源。