msg = self.load_state_dict(state_dict, strict=False)

这行代码是用来加载预训练模型的参数。其中，state_dict 是一个 Python 字典对象，它将每个层的参数映射到它们的相应张量。load_state_dict 方法会将这些参数加载到模型中。strict=False 表示如果预训练模型的参数和当前模型的参数形状不一致时，不会抛出异常，而是忽略这些参数。如果 strict=True，则会抛出异常。

相关问题

self.load_state_dict()

self.load_state_dict()是PyTorch中用于加载模型权重的函数。它的作用是将预训练模型的权重加载到当前的模型中。在加载之前，可以根据需要进行一些自定义处理，比如舍弃某些层或者调整参数尺度。通过调用self.load_state_dict(state_dict, strict=False)，可以加载模型权重并将其应用到当前模型中。

在加载模型权重时，有时会出现参数尺度不匹配的情况，可以使用自定义加载模型的方法来解决。例如，在加载权重之前，可以通过对模型的state_dict进行处理，只选择需要的参数进行更新。然后使用self.load_state_dict(model_dict)将处理后的参数加载到当前模型中。

另外，如果在加载模型权重时出现了错误，比如参数名称不匹配，可以尝试使用strict=False参数来跳过错误，即使用model.load_state_dict(state_dict, strict=False)。这样可以避免加载失败并继续进行模型的加载和使用。

总之，self.load_state_dict()是一个用于加载模型权重的函数，可以根据需要进行自定义处理，并且可以通过strict参数来控制是否严格匹配参数名称。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch加载预训练 加载部分参数](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/91390803)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [“load_state_dict self.class.name, “\n\t”.join(error_msgs))) RuntimeError: Error(s) in loading ...](https://blog.csdn.net/m0_47780393/article/details/123816525)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

last_model_wts = model.state_dict()

`model.state_dict()` 是 PyTorch 中的一个功能，它返回模型当前的状态（即参数）作为一个字典[^1]。这个操作通常用于保存模型以便于后续恢复训练或在其他环境中使用。当你调用 `last_model_wts = model.state_dict()` 时，你实际上是获取了模型在某个时间点（通常是训练结束时）的所有参数值，这些参数值包括神经网络的所有权重和偏置。

需要注意的是，`model.load_state_dict(state)` 方法会将 `state`（如 `last_model_wts`）作为新的参数值来更新模型，如果 `state` 和当前模型结构匹配，则这相当于重新设置模型到那个特定状态。这里的 `load_state_dict` 实际上执行了一个浅复制，这意味着它不会创建模型的新实例，而是直接替换模型原有的参数。

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'last_model.pth')

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('last_model.pth'))

在这个过程中，`last_model_wts` 可以看作是模型参数的一个快照，便于管理和复现实验结果。