用保存的状态字典加载pytorch模型

在PyTorch中，保存和加载模型通常涉及两个主要步骤：保存模型的状态字典以及使用这个状态字典加载模型。状态字典是一个包含模型参数（权重和偏置）的Python字典。下面是如何使用保存的状态字典来加载PyTorch模型的步骤：

1. **保存模型状态字典**：首先，你需要保存模型的状态字典。这通常是通过使用`torch.save`函数来完成的。你可以在训练模型时保存最佳模型的参数，或者保存整个训练过程中的模型快照。

   torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

这里的`model`是一个PyTorch模型实例，`state_dict`方法返回一个包含模型参数的字典，然后这个字典被保存到文件`model.pth`中。

2. **加载模型状态字典**：加载模型时，首先需要创建一个模型实例，该实例的结构与保存状态字典时的模型结构完全相同。然后使用`torch.load`函数加载状态字典，并使用`load_state_dict`方法将其加载到新模型实例中。

   model = TheModelClass(*args, **kwargs)
   model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
   model.eval()

在这里，`TheModelClass`是模型的类，`*args`和`**kwargs`是模型构造函数所需的参数。加载状态字典后，调用`model.eval()`将模型设置为评估模式，这对于某些模型层（例如dropout和batch normalization层）来说是必要的。

通过这种方式，你可以从状态字典中恢复模型的参数，而不必重新训练模型，这在很多情况下都是一个非常有用的特性。