torch.load和load_state_dict

torch.load和load_state_dict是PyTorch中用于加载模型参数的两种方法。

torch.load函数可以用来加载整个模型的状态字典或者是已保存的模型文件。它会将模型的参数和其他状态加载到内存中，并返回一个字典对象。你可以在加载完毕后使用这个字典对象来访问模型的参数。

load_state_dict方法是一个模型对象的方法，它可以加载预先保存的模型参数。它将一个已经保存的状态字典作为输入，并将其加载到模型中。这意味着你需要先创建一个空的模型对象，然后使用load_state_dict方法将参数加载进去。

相关问题

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。

try: from torch.hub import load_state_dict_from_url except ImportError: from torch.utils.model_zoo import load_url as load_state_dict_from_url

可以使用 Python 中的 requests 库和 shutil 库来下载图片，以下是一个示例代码：

import requests
import shutil

image_url = "https://example.com/image.jpg" # 图片的url链接
filename = "image.jpg" # 保存的文件名和格式

response = requests.get(image_url, stream=True)
if response.status_code == 200:
    with open(filename, 'wb') as f:
        response.raw.decode_content = True
        shutil.copyfileobj(response.raw, f)

这段代码将从给定的 URL 中下载图片并将其保存为指定的文件名。您需要将 `image_url` 替换为您要下载的图片的 URL 然后保存代码为 `.py` 文件即可。