load_state_dict和torch.load的用法

`load_state_dict`和`torch.load`都是PyTorch中用于加载模型参数的函数，但是它们的使用方式略有不同。

`load_state_dict`是一个模型对象的方法，用于将一个预训练好的模型的参数加载到当前模型中。具体使用方式如下：

model.load_state_dict(torch.load(PATH))

其中，`PATH`是预训练模型的路径，`torch.load`函数会返回一个包含模型参数的字典，然后通过`load_state_dict`方法将这些参数加载到当前模型中。

而`torch.load`函数则是直接将整个模型加载到内存中，具体使用方式如下：

model = torch.load(PATH)

其中，`PATH`是模型的路径，`torch.load`函数会返回一个包含整个模型的对象，可以直接使用。

需要注意的是，使用`load_state_dict`方法时，当前模型的结构必须与预训练模型的结构完全一致，否则会出现参数维度不匹配的错误。而使用`torch.load`函数则不需要考虑模型结构的问题，但是需要注意模型的版本问题，如果预训练模型的版本与当前PyTorch版本不兼容，也会出现加载失败的情况。

相关问题

model_sav.seek(0) dict_list = torch.load(model_sav) agent.ModalFusion.load_state_dict(dict_list[0]) agent.GraphConstruct.load_state_dict(dict_list[1]) agent.MessagePassing.load_state_dict(dict_list[2])

你想知道这段代码的作用是什么吗？这段代码是从一个保存的模型文件中读取并加载了多个子模型的权重参数，将它们加载到agent对象中的各自成员变量中，以便后续使用。具体而言，dict_list变量是一个列表，其中包含了子模型ModalFusion、GraphConstruct和MessagePassing的权重参数。load_state_dict()函数是将相应子模型的权重参数加载到agent对象的成员变量中。最后，整个模型就被加载好了。

try: from torch.hub import load_state_dict_from_url except ImportError: from torch.utils.model_zoo import load_url as load_state_dict_from_url

可以使用 Python 中的 requests 库和 shutil 库来下载图片，以下是一个示例代码：

import requests
import shutil

image_url = "https://example.com/image.jpg" # 图片的url链接
filename = "image.jpg" # 保存的文件名和格式

response = requests.get(image_url, stream=True)
if response.status_code == 200:
    with open(filename, 'wb') as f:
        response.raw.decode_content = True
        shutil.copyfileobj(response.raw, f)

这段代码将从给定的 URL 中下载图片并将其保存为指定的文件名。您需要将 `image_url` 替换为您要下载的图片的 URL 然后保存代码为 `.py` 文件即可。