cnn.load_state_dict(torch.load(args.load_dir)),需要调用什么模块，才能使用cnn.

这个Python代码片段是在PyTorch库中使用的，它涉及到模型的加载。`cnn.load_state_dict()`是一个函数，用于从给定的路径(`torch.load(args.load_dir)`)加载预训练的模型状态字典。这里`cnn`应该是定义的一个卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)实例，而`load_state_dict()`方法则是PyTorch模型对象（如`nn.Module`）的一部分。

首先，你需要确保已经导入了`torch`和`torch.nn`模块，因为它们包含了`load_state_dict()`函数以及创建和操作CNN所需的基础类。具体代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建CNN模型 (假设名为my_cnn)
model = nn.ConvNet()  # 这里填写你的CNN的具体结构

# 调用必要的模块
state_dict = torch.load(args.load_dir)
model.load_state_dict(state_dict)

# 现在你可以使用cnn了，比如进行前向推理或训练
inputs = ...  # 输入数据
outputs = model(inputs)