state_dict = torch.load(load_ckpt)['state_dict']

这段代码是用来加载 PyTorch 模型的参数的。其中，`load_ckpt` 是模型参数的保存路径，`state_dict` 是一个字典，包含了模型中所有的参数及其对应的值。

在使用这些参数之前，需要先将它们加载到模型中。具体的代码如下：

model = MyModel()
model.load_state_dict(state_dict)

其中，`MyModel` 是你定义的模型类。

相关问题

model.load_state_dict( torch.load(r'.\auxiliary\ckpts\epoch_1200_UP_valid_0.030750_ckpt.pth')['model_state_dict'])

这个错误通常是由于模型文件路径中包含了中文或其他非ASCII字符造成的。你可以尝试使用绝对路径来加载模型文件，或者将模型文件移动到一个不包含非ASCII字符的路径中。例如：

model.load_state_dict(torch.load(r'C:\model\epoch_1200_UP_valid_0.030750_ckpt.pth')['model_state_dict'])

在这个例子中，我们使用了绝对路径来加载模型文件。如果你仍然遇到同样的问题，你可以尝试使用其他方法来加载模型文件，例如使用pickle或h5py模块。

if args.fine_tune: model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2) name = config.classify_type.replace('3', '2') model.load_state_dict( torch.load(config.save_path + '/{}_{}_{}.ckpt'.format(config.model_name, name, 5))) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes) torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data) nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0) # if model_name != 'Transformer': # init_network(model) model.to(config.device) print(model.parameters) print("模型参数数量：" + str(len(list(model.parameters())))) # 输出参数数量 print("模型的训练参数：" + str([i.size() for i in model.parameters()])) # 输出参数

这段代码是用于在进行fine-tune操作时对模型进行调整。首先，如果`args.fine_tune`为True，表示进行fine-tune操作，则会对模型的全连接层进行调整。通过`model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2)`将原来的全连接层替换为一个新的全连接层，输出维度为`args.classes_level2`。

接下来，根据配置文件中的信息，加载之前保存的模型参数。通过`model.load_state_dict(torch.load(config.save_path + '/{}_{}_{}.ckpt'.format(config.model_name, name, 5)))`从文件中加载模型参数。然后，将模型的参数设置为不可训练，通过`param.requires_grad = False`将参数的`requires_grad`属性设置为False，这样在后续的训练过程中这些参数将不会被更新。

然后，根据配置文件中的信息，对模型的全连接层进行调整，将其替换为一个新的全连接层，输出维度为`config.num_classes`。

最后，将模型转移到指定的设备上（例如GPU），打印模型的参数数量和训练参数的大小。