.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。

相关问题

.load_state_dict

好的，你的问题是 ".load_state_dict 是什么意思？"

.load_state_dict() 是 PyTorch 中的一个函数，用于将预训练模型的参数加载到当前模型中。在使用预训练模型时，我们通常会下载一个预训练模型的权重文件，然后使用 .load_state_dict() 函数将权重文件中的参数加载到当前模型中。

network.load_state_dict

在深度学习框架中，`network.load_state_dict(state_dict)` 是一种常见操作，用于加载已经训练好的模型的状态（weights and biases）。`network` 是一个模型实例，而 `state_dict` 则是一个字典，包含了模型的权重参数和偏置项（如果有的话），通常是通过 `model.state_dict()` 或者 `torch.save(model.state_dict(), 'path/to/save')` 进行保存的。

这个方法通常在模型训练完成后，我们想在新的环境中复现相同的结果时使用。例如，当你想要在不同的硬件上运行模型，或者在另一个项目中使用相同的模型结构但更新了训练数据时，可以先加载旧模型的参数，然后再继续训练或者进行预测。

举个例子：

# 加载之前训练好的模型状态
old_model = OldModel()
old_model.load_state_dict(torch.load('best_model.pth'))

# 将旧模型的参数转移到新模型
new_model = NewModel()
new_model.load_state_dict(old_model.state_dict())