server.global_model.load_state_dict）（）

`server.global_model.load_state_dict()`是一个方法，用于将预先训练好的模型参数加载到神经网络模型中。该方法的参数是一个字典类型的对象，其中包含了每一层的权重和偏置等参数。

在深度学习中，我们通常使用预训练模型来提高模型的性能。这些预训练模型通常包含大量的参数，这些参数已经经过了大量的训练和调整，因此可以用来初始化新的模型，以便更好地收敛。

`load_state_dict()`方法会将这些预训练的参数加载到神经网络模型中，以便在后续的训练中使用。这个方法可以帮助我们避免从随机初始化开始训练模型，从而节省时间和计算资源。

总之，`server.global_model.load_state_dict()`方法是将预训练模型的参数加载到神经网络模型中的方法，可以帮助我们更快地训练和优化模型。

相关问题

weights_initialize = server.global_model.state_dict()，server.global_model.load_state_dict(weights_initialize)

这段代码是用来初始化参数并加载模型参数的。首先，将全局模型的参数状态字典存储在weights_initialize中。然后，使用load_state_dict方法将weights_initialize中的参数状态字典加载到全局模型中，实现参数的初始化和加载。这通常用于在训练模型之前对模型参数进行初始化，或者在训练过程中加载之前训练好的模型参数。

weights_initialize = server.global_model.state_dict() print(weights_initialize)，server.global_model.load_state_dict(weights_initialize) print(server.global_model.state_dict())为什么这2次的代码输出的结果不同

这两次输出的结果不同，是因为在第一次输出之后，模型参数状态 `weights_initialize` 并没有被修改，而在第二次输出之前，`weights_initialize` 被加载到了模型中，模型的参数状态被更新了。

具体来说，第一次输出打印了当前模型的参数状态，即模型的初始状态，保存在变量 `weights_initialize` 中。第二次输出打印了恢复后的模型参数状态，即使用 `load_state_dict()` 函数将保存的模型参数状态 `weights_initialize` 加载到模型中后的状态。因此，这两次输出的结果不同。

需要注意的是，如果在第一次输出之后，执行了一些修改模型参数状态的操作，那么第二次输出的结果也会发生变化，并不一定和第一次输出相同。因此，在使用 `load_state_dict()` 函数恢复模型参数状态时，需要确保被恢复的参数状态是正确的，并且没有被修改过。