pytorch 加载预训练bin文件并加载到cuda中

首先，你需要下载预训练的 bin 文件，并使用相应的工具将其转换为 PyTorch 可以加载的格式，例如 `.pt` 或 `.pth` 文件。

接着，你可以使用 PyTorch 中的 `torch.load()` 函数加载预训练模型。如果你的预训练模型是在 GPU 上训练的，你需要使用 `map_location` 参数将其加载到 CUDA 中。示例代码如下：

import torch

# 加载预训练模型
model_path = 'path/to/pretrained_model.pth'
pretrained_model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cuda'))

# 将模型加载到 CUDA 中
pretrained_model.to('cuda')

在加载模型后，你可以使用其进行推理，或者将其作为预训练模型的起点进行微调。