def load_last_new_model(self, models_path): self.load_state_dict(torch.load(models_path))

这段代码是一个方法，用于加载最新的模型。它使用了PyTorch中的torch.load函数来加载模型的参数，并使用load_state_dict方法将参数加载到当前模型中。

load_state_dict方法是一个模型对象的方法，它接受一个参数字典，其中键是模型的参数名称，值是对应的张量。通过调用这个方法，模型的参数将被更新为提供的参数字典中的值。

在你的代码中，你将从models_path路径加载的模型参数通过load_state_dict方法加载到当前模型中。请确保模型参数文件在指定路径上存在，并且与当前模型的参数匹配，以避免出现错误。

如果你有更多的问题或需要进一步的解释，请随时提问。

相关问题

self.model.load_state_dict(torch.load(best_model_path))

这段代码用于加载保存在 `best_model_path` 中的模型参数到 `self.model` 中。`load_state_dict()` 方法是 PyTorch 中用于加载模型参数的函数。它接受一个包含模型参数的字典，并将这些参数复制到模型中。

具体来说，`torch.load(best_model_path)` 会加载保存在 `best_model_path` 路径下的模型参数字典。然后，`load_state_dict()` 方法将该字典中的参数复制到 `self.model` 中，从而更新模型的参数。

以下是一个示例：

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义模型的结构

model = MyModel()
best_model_path = 'path/to/best_model.pt'
model.load_state_dict(torch.load(best_model_path))

在这个示例中，我们定义了一个名为 `MyModel` 的模型类，并创建了一个模型实例 `model`。然后，我们使用 `load_state_dict()` 方法加载保存在 `best_model_path` 路径下的模型参数到 `model` 中。

需要注意的是，在加载模型参数之前，确保定义了与保存模型相同的模型结构，并且 `best_model_path` 是正确的模型保存路径。否则，加载过程可能会失败或产生错误。

model.load_state_dict和torch.load的区别

`torch.load`是一个函数，它从磁盘上加载序列化的对象。这个函数返回一个包含被序列化对象的字典。可以用`torch.load`来加载已经保存的模型参数。

`model.load_state_dict`是一个方法，它将参数字典加载到模型中。当我们使用`torch.load`加载了一个模型参数字典之后，我们可以使用`model.load_state_dict`将参数字典加载到模型中。

总结来说，`torch.load`用于加载模型参数字典，而`model.load_state_dict`用于将模型参数字典加载到模型中。