pytorch中训练神经网络的时候，如何加载已有的权重参数，然后在这个基础上继续进行训练

在PyTorch中，可以使用`torch.load()`函数来加载已有的权重参数。具体的步骤如下：

1. 定义模型并加载已有的权重参数：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 5),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(5, 1),
    nn.Sigmoid()
)

# 加载已有的权重参数
weights = torch.load('weights.pth')
model.load_state_dict(weights)

2. 定义优化器和损失函数：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.BCELoss()

3. 继续训练模型：

# 假设有新的数据集
train_dataset = ...

# 继续训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, targets in train_dataset:
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

在这个例子中，我们首先加载已有的权重参数，然后定义优化器和损失函数。最后，我们使用新的数据集对模型进行继续训练。