pytorch 读入tar权重

要加载 PyTorch 中的 .tar 权重文件，你可以使用 `torch.load()` 函数。下面是一个示例代码：

import torch

# 定义模型
model = YourModel()
# 加载权重
checkpoint = torch.load('path/to/your/weights.tar')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
model.eval()

请确保将 `'path/to/your/weights.tar'` 替换为你实际的权重文件路径。在这个例子中，权重文件中的模型状态字典（`model_state_dict`）将被加载到模型中，并且模型将被设置为评估模式（`eval()`）。

当然，如果你的权重文件还包含其他信息，比如优化器的状态，你可以根据需要加载它们：

optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。