torch namemodule

根据提供的引用内容，torch.nn.Module是PyTorch中的一个重要类，它是构建神经网络模型的基础。它提供了许多用于定义和操作模型的方法和属性。其中一个重要的方法是load_state_dict函数，它用于加载模型的参数字典。

下面是一个示例，演示了如何使用torch.nn.Module的load_state_dict函数加载模型的参数字典：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)  # 假设输入维度为10，输出维度为1

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建一个模型实例
model = Net()

# 打印模型的初始参数
print("初始参数：")
print(model.state_dict())

# 创建一个新的参数字典
new_state_dict = {'fc.weight': torch.randn(1, 10), 'fc.bias': torch.randn(1)}

# 使用load_state_dict函数加载新的参数字典
model.load_state_dict(new_state_dict)

# 打印加载后的参数
print("加载后的参数：")
print(model.state_dict())

这个示例中，我们首先定义了一个简单的神经网络模型`Net`，然后创建了一个模型实例`model`。我们打印了模型的初始参数，然后创建了一个新的参数字典`new_state_dict`。最后，我们使用`load_state_dict`函数加载了新的参数字典，并打印了加载后的参数。