已经经过规整剪枝后的模型怎么加载参数

加载已经经过规整剪枝后的模型参数的步骤如下：

1. 定义与原始模型相同的网络结构。

2. 加载规整剪枝后的模型参数。

3. 将加载的参数应用到网络中。

以下是一个示例代码：

import torch.nn as nn
import torch

# 定义网络结构（与原始模型相同）
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc = nn.Linear(64 * 8 * 8, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 加载规整剪枝后的模型参数
pruned_state_dict = torch.load('pruned_model.pth')

# 创建新的模型
model = MyModel()

# 将加载的参数应用到新的模型中
model.load_state_dict(pruned_state_dict)

在这个示例中，我们定义了一个与原始模型相同的网络结构 `MyModel`，然后使用 `torch.load` 加载已经经过规整剪枝后的模型参数，将其存储在变量 `pruned_state_dict` 中。最后，我们创建了一个新的模型，并使用 `load_state_dict` 方法将加载的参数应用到新模型中。