pytorch load_state_dict

pytorch的load_state_dict函数用于加载模型的参数。它可以将预训练模型的参数加载到当前模型中，以便继续训练或进行推理。该函数的参数是一个字典，其中包含了模型的参数和对应的值。通过调用该函数，可以将字典中的参数值加载到模型中，从而更新模型的参数。

相关问题

pytorch, _load_from_state_dict()

在PyTorch中，`model.load_state_dict()` 方法实际上是调用了 `_load_from_state_dict()` 函数来实现状态字典（state_dict）的加载。这个私有方法负责处理更复杂的加载过程，比如处理缺失的模块、大小不匹配的参数等问题。

当你保存模型时，`model.state_dict()` 返回的是一个包含了模型参数的字典，可以序列化并存储。而在加载时，如果模型结构与保存时一致，`load_state_dict()` 将尝试从给定的路径读取这些参数并更新模型的状态。

具体实现如下[^1]:

def _load_from_state_dict(self, state_dict, prefix, local_metadata, strict,
                           missing_keys, unexpected_keys, error_msgs):
    """Copies parameters and buffers from `state_dict` into this module and its descendants.
    This is called on every submodule in forward_pre_hook."""
    ...
    # 处理各种情况，如缺失的模块、大小不匹配的参数等
    ...

如果你想深入了解其工作原理，可以通过查阅PyTorch的官方文档[^2] 或者深入研究源码 来查看具体的细节。

pytorch中load_state_dict函数的用法

在 PyTorch 中，`load_state_dict` 函数是用来加载模型参数的函数，具体用法如下：

model.load_state_dict(torch.load(PATH))

其中，`PATH` 是模型参数的保存路径。`load_state_dict` 函数会将保存在 `PATH` 中的模型参数加载到 `model` 中。

如果你需要在不同的设备之间加载模型，还需要设置 `map_location` 参数，例如：

device = torch.device('cpu')  # 或者 torch.device('cuda:0')
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device))

此外，如果你只想加载模型中的部分参数，可以先加载整个模型参数，然后再截取需要的部分，例如：

model_dict = model.state_dict()
pretrained_dict = torch.load(PATH)
# 删除不需要的参数
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
# 更新模型参数
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)

这样，就可以通过 `load_state_dict` 函数来灵活地加载模型参数了。