model.load_state_dict（）什么意思

在PyTorch中，`load_state_dict()`是一个用于加载预训练模型参数的方法。它将预训练模型的参数加载到当前模型中，以便我们可以使用预训练模型的参数来初始化我们的模型。这个方法需要一个字典作为输入，字典的键是模型的参数名称，值是对应的参数值。在加载预训练模型参数时，我们需要确保模型的参数名称和预训练模型的参数名称完全匹配。如果模型的参数名称和预训练模型的参数名称不匹配，我们可以使用`model.load_state_dict()`方法的`strict`参数来控制是否严格匹配。如果`strict`参数为True，则模型的参数名称和预训练模型的参数名称必须完全匹配，否则会抛出一个错误。如果`strict`参数为False，则模型的参数名称和预训练模型的参数名称可以不完全匹配，但是必须是相似的。

相关问题

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。

model.load_state_dict(pretrained_state_dict)

这是一个加载预训练模型权重的代码段，其中pretrained_state_dict是指先前训练好的模型权重参数字典。通过这段代码，我们可以将这些预训练的权重参数加载到我们当前训练的模型中，以便我们可以在更少的训练时间内取得更好的性能。