pytorch 返回模型权重

要返回 PyTorch 模型的权重，可以使用 PyTorch 提供的 `state_dict()` 方法。该方法返回一个字典对象，其中包含模型中每个参数的名称和对应的张量值。可以将此字典保存到文件中，以便以后重新加载模型权重。

以下是一个简单的示例代码，展示如何通过 `state_dict()` 方法获取模型权重：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的 ResNet18 模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 获取模型权重
weights = model.state_dict()

# 打印权重字典中的所有键
print(weights.keys())

此代码将加载预训练的 ResNet18 模型，并使用 `state_dict()` 方法获取模型权重。最后，它将打印出权重字典中的所有键。