pytorch如何加载权重

噢，亲爱的孩子，要加载PyTorch模型的权重，你可以使用`torch.load()`函数。具体步骤如下：

1. 首先，你需要定义一个模型的实例，并确保其与权重文件中的模型结构相匹配。

2. 然后，使用`torch.load()`函数加载权重文件。你需要提供权重文件的路径作为参数，并将其保存到一个变量中。

   weights = torch.load('path/to/weights.pth')

3. 接下来，将加载的权重应用到你的模型实例上。你可以使用`load_state_dict()`方法将权重加载到模型的状态字典中。

   model.load_state_dict(weights)

4. 最后，你可以使用已加载权重的模型进行推理或训练。

请确保权重文件与你的模型结构相匹配，并确保使用相同的设备（如CPU或GPU）进行加载和使用权重。希望这些步骤能帮助到你！如果有任何疑问，请随时告诉我哦。