感觉匹配剪枝后的模型真的很难

确实，对于剪枝后的模型与原始模型，它们的结构已经发生了变化，因此在加载剪枝后的模型时，需要考虑多个因素，如何正确地加载模型参数和 mask，以及如何将 mask 应用到剪枝后的模型上，等等。

不过，如果你使用 PyTorch 自带的剪枝工具，那么在剪枝模型时，PyTorch 会自动为模型保存一个 mask，用于记录哪些参数被剪枝掉了。在加载模型时，你只需要同时加载模型参数和 mask，并将 mask 应用到剪枝后的模型上即可。以下是一个示例代码，展示了如何加载 PyTorch 剪枝后的模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.utils.prune as prune

# 定义一个简单的模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 加载剪枝前模型的定义
model = MyModel()

# 加载剪枝后模型的参数和 mask
model.load_state_dict(torch.load('pruned_model.pt', map_location='cpu'))
prune_state_dict = torch.load('pruned_model.pt', map_location='cpu')

# 应用 mask 到剪枝后的模型上
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, nn.Conv2d) or isinstance(module, nn.Linear):
        prune.CustomFromMask.apply(module, 'weight', prune_state_dict[name + '.weight_mask'])

# 将模型加载到 CUDA 设备上
device = torch.device('cuda:0')
model.to(device)

# 对输入数据进行计算
x = torch.randn(3, 10).to(device)
output = model(x)

# 检查输出数据的维度
print(output.size())  # 输出为 torch.Size([3, 2])

在这个示例代码中，我们加载剪枝前模型的定义，并使用 `load_state_dict()` 方法加载剪枝后的模型参数和 mask。然后，我们遍历剪枝后的模型的每个模块，如果模块是一个卷积层或全连接层，就从 mask 中加载相应的 mask，并将其应用到剪枝后的模型上。最后，我们将模型加载到 CUDA 设备上，并使用输入数据对模型进行计算。