加载训练好的模型的权重，复现训练结果

加载训练好的PyTorch模型权重并复现训练结果通常涉及以下步骤[^1]:

1. **初始化模型**：创建一个新的模型实例，这可以是从头开始构建的相同架构，也可以直接继承自预训练模型。

   model = YourModelClass()  # 如果是预训练模型，可能需要指定`pretrained=True`

2. **加载权重**：使用`model.load_state_dict()`方法加载预训练的权重。

   checkpoint = torch.load('path_to_pretrained_weights.pth')
   model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])

3. **设置模型模式**：为了确保正确的计算，如前向传播，模型通常需要设置为评估（evaluation）模式，而不是训练（training）模式。

   model.eval()

4. **评估模型**：使用验证集对模型性能进行评估。

   with torch.no_grad():  # 这是为了节省内存，因为不需要反向传播
       validation_scores = evaluate(model, validation_dataset)

5. **比较得分**：如果验证得分与完整训练时的结果一致，则说明权重加载成功；如果不匹配，可能需要检查数据预处理、超参数或其他影响模型表现的因素。

如果你遇到的分数差异过大，可能要考虑的问题包括：
- 数据集划分是否一致（是否还是同样的划分用于训练、验证和测试）
- 预训练模型的训练条件（比如优化器、学习率、训练轮数）是否完全匹配
- 模型在加载权重后的微调是否适当