pytorch, _load_from_state_dict()

在PyTorch中，`model.load_state_dict()` 方法实际上是调用了 `_load_from_state_dict()` 函数来实现状态字典（state_dict）的加载。这个私有方法负责处理更复杂的加载过程，比如处理缺失的模块、大小不匹配的参数等问题。

当你保存模型时，`model.state_dict()` 返回的是一个包含了模型参数的字典，可以序列化并存储。而在加载时，如果模型结构与保存时一致，`load_state_dict()` 将尝试从给定的路径读取这些参数并更新模型的状态。

具体实现如下[^1]:

def _load_from_state_dict(self, state_dict, prefix, local_metadata, strict,
                           missing_keys, unexpected_keys, error_msgs):
    """Copies parameters and buffers from `state_dict` into this module and its descendants.
    This is called on every submodule in forward_pre_hook."""
    ...
    # 处理各种情况，如缺失的模块、大小不匹配的参数等
    ...

如果你想深入了解其工作原理，可以通过查阅PyTorch的官方文档[^2] 或者深入研究源码 来查看具体的细节。