model.load怎么用

`model.load()` 是一个用于加载模型的函数，常用于在训练过程中保存模型，以便在需要时重新加载使用。具体使用方式取决于模型所使用的框架。

在 PyTorch 中，`model.load()` 函数通常用于加载预训练模型或恢复之前保存的模型状态。通常可以按照以下步骤进行使用：

1. 定义模型并初始化参数：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1)
        self.relu = nn.ReLU()

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

model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

2. 在训练过程中保存模型状态：

# 在训练过程中保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

3. 在需要时加载模型：

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

在以上代码中，`model.load_state_dict()` 函数用于加载之前保存的模型状态字典。注意，此函数只能加载与当前模型结构相同的模型状态，否则会抛出异常。因此，如果需要加载不同结构的模型，可能需要手动处理加载过程。