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

missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path), strict=False)

这段代码使用 PyTorch 中的 `load_state_dict` 方法来加载预训练模型的权重。该方法会从指定的文件路径 `model_weight_path` 中加载权重，并将其存储到当前模型中。

如果 `strict` 参数设置为 True，则会检查预训练模型的权重是否与当前模型的结构完全匹配，如果不匹配则会报错。如果设置为 False，则允许部分权重不匹配，但是会打印出 `missing_keys` 和 `unexpected_keys` 两个列表，用于提示哪些权重缺失或是哪些权重在当前模型中没有对应项。

注意，如果当前模型的结构与预训练模型的结构不同，那么即使 `strict` 参数设置为 False，也会出现报错的情况。因此，在使用 `load_state_dict` 方法时，需要确保当前模型与预训练模型具有相同的结构。

def eval_model(model ,eval_dataloader, ckpt_path=None): if ckpt_path: ckpt = torch.load(ckpt_path, map_location='cpu') not_load = model.load_state_dict(ckpt, strict=True) print("not load: ", not_load) model.eval() all_right_num = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in eval_dataloader: #images = images.reshape((-1, 1 * 28 * 28)) images = images labels = labels output = model(images) pre = output.max(1, keepdim=True)[1].reshape(labels.shape) right_num = (pre == labels).sum() all_right_num += right_num per = all_right_num / len(eval_dataloader.dataset) print("per is {:.2f}%".format(per.cpu().item() * 100)) return per

这段代码是用于评估模型性能的函数。它接收一个模型、一个评估数据加载器和一个检查点路径作为输入。如果提供了检查点路径，则加载模型的参数。然后，将模型设置为评估模式，然后使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器禁用梯度计算。对于评估数据加载器中的每个批次，模型对输入图像进行前向传播，得到预测结果。然后，将预测结果与真实标签进行比较，计算正确预测的数量。最后，计算整个评估数据集上的准确率，并返回该准确率值。

注意：这段代码使用了 `torch` 库来加载和操作模型，因此需要先导入 `torch`。