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。