model_ft.load_state_dict(torch.load(pth_path))

model_ft.load_state_dict(torch.load(pth_path)) 是将.pth文件中保存的模型权重加载到当前模型中的操作。

在这个操作中，使用torch.load()函数加载.pth文件，并将加载的权重通过model_ft.load_state_dict()函数加载到当前模型中。.pth文件通常包含了已经训练好的模型的权重参数，通过加载这些权重，可以将之前训练好的模型复原到当前模型中，以便进行后续的推理、评估或继续训练。

注意，加载.pth文件时需要确保当前模型的结构与保存模型时的结构一致，否则会出现维度不匹配的错误。因此，在加载模型权重时，建议先构建与保存模型相同结构的模型对象，再将权重加载进去。

相关问题

model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device) load_key, no_load_key, temp_dict = [], [], {} for k, v in pretrained_dict.items(): if k in model_dict.keys() and np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v): temp_dict[k] = v load_key.append(k) else: no_load_key.append(k) model_dict.update(temp_dict) model.load_state_dict(model_dict)

这段代码主要用于从预训练模型中加载部分权重到当前模型中，并返回加载情况。

首先，将当前模型的状态字典保存到 model_dict 变量中。然后，调用 torch.load 函数加载预训练模型的权重文件，并将结果保存到 pretrained_dict 变量中。接着，根据需要和不需要加载的权重的键，创建 load_key、no_load_key 和 temp_dict 变量。然后，对于 pretrained_dict 中的每个键值对，判断该键是否需要加载，如果需要加载，则将该键值对保存到 temp_dict 中，并将该键保存到 load_key 列表中；如果不需要加载，则将该键保存到 no_load_key 列表中。最后，将 temp_dict 中保存的权重更新到 model_dict 中，并调用 model 的 load_state_dict 方法将 model_dict 中的权重加载到当前模型中。

返回值包括三个列表：load_key 列表保存了需要加载的权重的键，no_load_key 列表保存了不需要加载的权重的键，temp_dict 字典保存了需要加载的权重的键值对。

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。