如何在PyTorch中加载model_best.pth.tar文件？

在PyTorch中，`model_best.pth.tar`通常是一个保存训练模型及其最佳权重的压缩文件，用于存储模型在训练过程中的最优状态。如果你想在新的会话中加载这个模型，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已经安装了torch和torchvision库，如果没有安装可以使用以下命令安装：

   pip install torch torchvision

2. 导入必要的模块：

   import torch
   from torch.utils.data import DataLoader
   from torch import optim
   from torchvision.models import resnet18 # 或者你需要的其他模型

   model = resnet18(pretrained=True) # 加载预训练模型

3. 使用`tarfile`库解压并加载模型权重：

   import tarfile
   with tarfile.open('model_best.pth.tar', 'r:gz') as archive:
       data = archive.extractall()  # 解压到临时目录
       weights_path = data['model_best.pth']  # 获取模型权重文件路径
       
   checkpoint = torch.load(weights_path)
   model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])  # 从文件加载模型状态

4. 如果需要的话，你可以选择忽略特定的优化器状态 (`optimizer` 和 `scheduler`）：

   if 'optimizer' in checkpoint:
       optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
   if 'scheduler' in checkpoint and scheduler is not None:
       scheduler.load_state_dict(checkpoint['scheduler'])

5. 现在模型已经被加载并且准备好了使用。