model.load.state_dict

model.load_state_dict是PyTorch中用于加载预训练模型参数的函数。它将保存在文件中的模型参数加载到模型中，以便可以在新的数据集上进行微调或进行推理。该函数需要传入一个state_dict参数，它是一个Python字典对象，其中包含了模型的所有参数。通过调用model.load_state_dict(state_dict)函数，可以将这些参数加载到模型中。如果模型结构与保存的参数不匹配，将会抛出一个错误。为了避免这种情况，可以将strict参数设置为False，这样在加载参数时，不会检查模型结构是否匹配。

相关问题

model.load.state_dict()参数不匹配

当出现“参数不匹配”时，通常是因为模型的结构已经改变，或者预训练模型的参数与当前模型的架构或输入大小不匹配。在这种情况下，你需要检查模型的结构是否与预训练模型的结构相同，并确保输入的大小与预训练模型的输入大小相同。如果模型结构已经改变，你需要重新训练模型或者尝试使用另一个预训练模型来初始化参数。如果输入的大小不匹配，你需要调整输入的大小，或者对预训练模型进行微调，以适应当前模型的输入大小。

model.load_state_dict

`model.load_state_dict` 是 PyTorch 中模型加载权重的一种方法。它需要一个字典作为参数，其中包含了模型的权重和其他参数。这个字典可以使用 `torch.save()` 函数保存到磁盘上，并使用 `torch.load()` 函数读取。使用这种方法加载模型时，模型的结构必须与保存时的结构完全相同。