load_state_dict

`load_state_dict()` 是一个 PyTorch 中的函数，用于从一个字典对象中加载神经网络的参数。这个函数可以将先前训练好的神经网络的参数恢复到一个新的神经网络中，或者从一个已经训练好的神经网络中加载部分参数到新的神经网络中。

具体来说，`load_state_dict()` 函数接受一个字典对象作为参数，这个字典对象包含了先前训练好的神经网络的所有参数。这些参数通常是通过 `state_dict()` 函数来获取的，这个函数会返回一个字典对象，包含了神经网络中所有的参数。然后，我们可以使用 `load_state_dict()` 函数将这些参数加载到新的神经网络中。

例如，以下代码片段展示了如何使用 `load_state_dict()` 函数将一个先前训练好的神经网络的参数加载到一个新的神经网络中：

import torch
import torchvision.models as models

# 创建一个新的 ResNet18 神经网络
new_model = models.resnet18()

# 加载预训练的 ResNet18 神经网络的参数
pretrained_model = models.resnet18(pretrained=True)
state_dict = pretrained_model.state_dict()

# 将预训练的神经网络的参数加载到新的神经网络中
new_model.load_state_dict(state_dict)

在这个例子中，我们首先创建了一个新的 ResNet18 神经网络 `new_model`。然后，我们使用 `models.resnet18(pretrained=True)` 创建了一个预训练好的 ResNet18 神经网络 `pretrained_model`，并使用 `state_dict()` 函数获取了它的所有参数。最后，我们使用 `load_state_dict()` 函数将预训练的神经网络的参数加载到新的神经网络中。