model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])

这行代码是用来加载预训练模型的权重参数，其中`checkpoint`是保存了模型参数的字典，`state_dict`是字典中保存了模型参数的键值对。

通过该代码，我们可以将预训练模型的参数加载到程序中，以便我们在训练或测试时使用这些参数。如果我们想要继续训练一个已经训练好的模型，这个代码也会派上用场。

相关问题

model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

`load_state_dict()` 是PyTorch中的一个重要功能，用于加载模型的状态（包括参数和优化器状态）到另一个已经定义好的模型实例上。这个方法通常用于模型的迁移学习或者训练过程中保存和恢复模型。

当你从checkpoint文件中读取到 `model_state_dict`[^1] 或者 `{'model_state_dict': ...}` 这部分时，你可以这样使用它来恢复模型：

# 假设 checkpoint 是通过 torch.save 存储的数据
checkpoint = torch.load(PATH)

# 如果checkpoint包含的是单独的model state dict
model_to_load = ModelClass()  # ModelClass是你想要加载模型类
model_to_load.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

# 如果checkpoint包含了完整的训练信息，如epoch, loss等
model_to_load.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer_to_load.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])  # 如果存在优化器

# 之后，你可以继续使用这个模型和优化器进行后续的训练或推理

注意：在调用 `load_state_dict()` 之前，要确保你要加载的模型 (`model_to_load`) 类型与checkpoint中的 `model_state_dict` 相匹配。如果不匹配，可能会导致错误，因为不同类型的模型可能有不同的参数结构。

def _resnetRGBD(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNetRGBD(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码实现了一个RGB-D图像的ResNet模型，其中包含了一个_resnetRGBD函数，该函数接收几个参数:

- arch：ResNet模型的版本，如resnet18、resnet34等。
- block：ResNet模型的基本块类型，如BasicBlock、Bottleneck等。
- layers：ResNet模型的层数。
- pretrained：是否使用预训练模型。
- progress：是否显示进度条。
- **kwargs：其他可选参数。

这个函数会返回一个ResNetRGBD模型，该模型继承自ResNet模型，但是它同时处理了RGB和D两个通道的图像。如果pretrained为True，则会从指定的URL中下载预训练模型的参数，并将这些参数加载到模型中。在加载参数时，会将模型中的conv1.weight参数跳过，因为这个参数的维度与预训练模型不一致。最后，函数返回加载了预训练参数的模型。