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。

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@t.no_grad() def generate(**kwargs): """ 随机生成动漫头像，并根据netd的分数选择较好的 """ for k_, v_ in kwargs.items(): setattr(opt, k_, v_) device = t.device('cuda') if opt.gpu else t.device('cpu') netg, netd = NetG(opt).eval(), NetD(opt).eval() noises = t.randn(opt.gen_search_num, opt.nz, 1, 1).normal_(opt.gen_mean, opt.gen_std) noises = noises.to(device) map_location = lambda storage, loc: storage netd.load_state_dict(t.load(opt.netd_path, map_location=map_location)) netg.load_state_dict(t.load(opt.netg_path, map_location=map_location)) netd.to(device) netg.to(device) # 生成图片，并计算图片在判别器的分数 fake_img = netg(noises) scores = netd(fake_img).detach() # 挑选最好的某几张 indexs = scores.topk(opt.gen_num)[1] result = [] for ii in indexs: result.append(fake_img.data[ii]) # 保存图片 tv.utils.save_image(t.stack(result), opt.gen_img, normalize=True, value_range=(-1, 1))的含义

这段代码是用于生成动漫头像的函数。该函数通过随机生成opt.gen_search_num个噪声，然后将这些噪声输入到生成器netg中，生成opt.gen_search_num张假图片。然后将这些假图片输入到判别器netd中，得到每张假图片在判别器中的得分scores，选出得分最高的opt.gen_num张假图片，保存到指定路径opt.gen_img中。其中，NetG和NetD分别是生成器和判别器的网络模型；opt.netg_path和opt.netd_path分别是生成器和判别器的权重参数保存路径；opt.gen_search_num是随机生成的噪声数量；opt.gen_mean和opt.gen_std分别是噪声的均值和标准差；opt.gen_num是选择得分最高的假图片数量；normalize和value_range分别是保存图片时的参数。

netG.load_state_dict( torch.load("./model/netG_streetview.pth", map_location=lambda storage, location: storage)["state_dict"])

这段代码是用来加载已经训练好的模型参数的。具体来说，它使用 `torch.load()` 函数加载了保存在文件 `./model/netG_streetview.pth` 中的模型参数，然后将这些参数加载到预定义的 `netG` 模型中。其中的 `map_location` 参数用于指定将模型加载到哪个设备上。如果写成 `map_location='cpu'`，则表示将模型加载到 CPU 上；如果写成 `map_location=torch.device('cuda:0')`，则表示将模型加载到 GPU 上的第 0 个设备上。最后，通过 `["state_dict"]` 的方式获取字典中存储的模型参数。