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。

network.load_state_dict

在深度学习框架中，`network.load_state_dict(state_dict)` 是一种常见操作，用于加载已经训练好的模型的状态（weights and biases）。`network` 是一个模型实例，而 `state_dict` 则是一个字典，包含了模型的权重参数和偏置项（如果有的话），通常是通过 `model.state_dict()` 或者 `torch.save(model.state_dict(), 'path/to/save')` 进行保存的。

这个方法通常在模型训练完成后，我们想在新的环境中复现相同的结果时使用。例如，当你想要在不同的硬件上运行模型，或者在另一个项目中使用相同的模型结构但更新了训练数据时，可以先加载旧模型的参数，然后再继续训练或者进行预测。

举个例子：

# 加载之前训练好的模型状态
old_model = OldModel()
old_model.load_state_dict(torch.load('best_model.pth'))

# 将旧模型的参数转移到新模型
new_model = NewModel()
new_model.load_state_dict(old_model.state_dict())