finetune 后如何加载全部的模型参数‘’

感谢您的提问！如果您想要加载已经finetune过的模型参数，您可以使用PyTorch提供的load_state_dict()函数，将已经训练好的参数加载到您的模型中。具体步骤如下：

1.首先，您需要定义一个与您的模型相同的空模型。您可以通过以下代码来实现：

new_model = YourModel() # YourModel代表您原来定义的模型

2.然后，您需要加载已经训练好的参数。假设您已经保存好了finetune后的参数文件，您可以通过以下代码来加载参数：

checkpoint = torch.load("finetuned_model.pth")

3.接下来，您需要将已经训练好的参数加载到空模型中。您可以通过以下代码来实现：

new_model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

其中，checkpoint['model_state_dict']是已经训练好的参数。如果您的参数文件中还包含optimizer和scheduler的状态，您可以通过以下代码来加载它们：

optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
scheduler.load_state_dict(checkpoint['scheduler_state_dict'])

4.最后，您需要将模型设置为评估（evaluation）模式。您可以通过以下代码来实现：

new_model.eval()

这样，您就已经成功地将已经finetune过的模型参数加载到您的模型中了。希望这个回答对您有所帮助！