model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=True)

model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=True)是一个用于加载模型权重的函数。它的作用是将保存在model_path路径下的模型权重加载到当前的模型中。

具体来说，model.load_state_dict()函数会将保存的模型权重加载到当前模型的state_dict中。state_dict是一个字典对象，它将每个层的参数映射到对应的张量。通过调用torch.load()函数加载模型权重文件，然后使用load_state_dict()函数将加载的权重赋值给当前模型。

参数strict=True表示严格匹配模型权重的键值对。如果模型定义和加载的权重不完全匹配，将会抛出一个错误。这是为了确保模型的结构和权重是一致的，避免出现错误或意外行为。

如果strict=False，那么加载过程中不会抛出错误，而是忽略不匹配的键值对。这在迁移学习或模型微调时可能会有用，可以只加载部分权重而不影响其他层的训练。

相关问题

model.load_state_dict和torch.load的区别

`torch.load`是一个函数，它从磁盘上加载序列化的对象。这个函数返回一个包含被序列化对象的字典。可以用`torch.load`来加载已经保存的模型参数。

`model.load_state_dict`是一个方法，它将参数字典加载到模型中。当我们使用`torch.load`加载了一个模型参数字典之后，我们可以使用`model.load_state_dict`将参数字典加载到模型中。

总结来说，`torch.load`用于加载模型参数字典，而`model.load_state_dict`用于将模型参数字典加载到模型中。

model.load_state_dict（）函数的用法

`model.load_state_dict()` 函数是 PyTorch 中用于加载模型参数的函数。它的作用是将预训练或保存的模型参数应用到指定的模型对象上。

`load_state_dict()` 函数的基本语法如下：

model.load_state_dict(state_dict, strict=True)

其中，`state_dict` 是一个包含模型参数的字典对象，它通常是通过 `torch.load()` 函数加载预训练或保存的模型文件得到的。`strict` 是一个布尔值参数，用于指定是否严格加载参数。

使用 `load_state_dict()` 函数可以完成以下任务：

1. 加载预训练模型参数：可以将预训练模型的权重加载到指定的模型对象中。通常，需要先创建一个与预训练模型结构相同的空模型对象，然后使用 `load_state_dict()` 函数将预训练模型的参数应用到该模型对象上。
2. 加载保存的模型参数：可以将保存的模型参数加载到指定的模型对象中。在使用 `torch.save()` 函数保存模型时，通常使用 `model.state_dict()` 方法获取模型的参数字典，然后将其保存到文件中。加载时，可以使用 `torch.load()` 函数加载保存的模型文件，并使用 `load_state_dict()` 函数将加载的参数应用到模型对象上。

示例代码：

# 创建空模型对象
model = MyModel()

# 加载预训练模型参数
pretrained_state_dict = torch.load('pretrained_model.pt')
model.load_state_dict(pretrained_state_dict)

# 或者加载保存的模型参数
saved_state_dict = torch.load('saved_model.pt')
model.load_state_dict(saved_state_dict)

通过以上代码，可以加载预训练模型的参数或保存的模型的参数，并将其应用到 `MyModel` 类型的 `model` 对象上。这样，`model` 对象就具有了与预训练模型或保存的模型相匹配的权重。