netG.load_state_dict（）

`netG.load_state_dict()`是一个PyTorch函数，用于将预训练模型的参数加载到神经网络中。具体来说，它将一个state_dict对象作为输入，并使用其中的参数来更新神经网络的参数。下面是一个示例：

import torch
from torchvision import models

# 加载预训练模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

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

# 创建新的模型实例
new_model = models.resnet18()

# 加载预训练模型的参数
state_dict = torch.load('model.pth')
new_model.load_state_dict(state_dict)

# 使用新模型进行推理
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = new_model(input)

在上面的示例中，我们首先加载了一个预训练的ResNet-18模型，并将其保存到了`model.pth`文件中。然后，我们创建了一个新的ResNet-18模型，并使用`load_state_dict()`函数将预训练模型的参数加载到了新模型中。最后，我们使用新模型进行了推理。