model.load_state_dict

(model_state_dict)

This method is used to load the state dictionary of a PyTorch model. The state dictionary contains the parameters and their respective values for all the layers in the model. The model_state_dict parameter contains the state dictionary that needs to be loaded into the model.

Example usage:

model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model_state_dict.pth'))

In the above example, the state dictionary of the model is loaded from the file `model_state_dict.pth` and is loaded into the `model` object using the `load_state_dict` method.

相关问题

model.load_state_dict报错

model.load_state_dict报错是由于模型载入参数键不匹配造成的。具体原因是在载入参数时，模型的state_dict中缺少了一些键或者有一些额外的键。

解决这个问题的方法有两种。第一种方法是手动修改state_dict，使其键与模型中的参数键匹配。你可以使用model.state_dict()来查看模型的参数键，然后通过添加或删除state_dict中的键来实现匹配。第二种方法是在载入参数时使用strict=False参数，这样可以忽略掉一些不匹配的键，但是要注意这可能会导致一些参数无法载入或者参数不正确。

需要注意的是，如果你选择使用strict=False参数，请确保模型的结构与载入参数的结构是一致的，否则可能会导致模型无法正常工作。你可以通过查看模型的结构和载入参数的结构来确保它们的一致性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【pytorch载入模型参数报错以及解决办法,小心使用strict=False】](https://blog.csdn.net/qq_44698655/article/details/123730036)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [ResNet模型权重.zip](https://download.csdn.net/download/qq_45388369/21057686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

model.load_state_dict（）函数的用法

`model.load_state_dict()` 函数是 PyTorch 中用于加载模型参数的函数。它的作用是将预训练或保存的模型参数应用到指定的模型对象上。

`load_state_dict()` 函数的基本语法如下：

model.load_state_dict(state_dict, strict=True)

其中，`state_dict` 是一个包含模型参数的字典对象，它通常是通过 `torch.load()` 函数加载预训练或保存的模型文件得到的。`strict` 是一个布尔值参数，用于指定是否严格加载参数。

使用 `load_state_dict()` 函数可以完成以下任务：

1. 加载预训练模型参数：可以将预训练模型的权重加载到指定的模型对象中。通常，需要先创建一个与预训练模型结构相同的空模型对象，然后使用 `load_state_dict()` 函数将预训练模型的参数应用到该模型对象上。
2. 加载保存的模型参数：可以将保存的模型参数加载到指定的模型对象中。在使用 `torch.save()` 函数保存模型时，通常使用 `model.state_dict()` 方法获取模型的参数字典，然后将其保存到文件中。加载时，可以使用 `torch.load()` 函数加载保存的模型文件，并使用 `load_state_dict()` 函数将加载的参数应用到模型对象上。

示例代码：

# 创建空模型对象
model = MyModel()

# 加载预训练模型参数
pretrained_state_dict = torch.load('pretrained_model.pt')
model.load_state_dict(pretrained_state_dict)

# 或者加载保存的模型参数
saved_state_dict = torch.load('saved_model.pt')
model.load_state_dict(saved_state_dict)

通过以上代码，可以加载预训练模型的参数或保存的模型的参数，并将其应用到 `MyModel` 类型的 `model` 对象上。这样，`model` 对象就具有了与预训练模型或保存的模型相匹配的权重。