pytorch中，load_state_dict和torch.load的区别？
在 PyTorch 中，load_state_dict 和 torch.load 是两个不同的函数，用于不同的目的。
-
torch.load:- 用途: 从磁盘加载一个保存的对象。这个对象可以是一个模型的整个状态字典（包含模型参数）、优化器状态字典、甚至是任意其他 Python 对象。
- 用法: 通常用于加载之前用
torch.save保存的对象。 - 示例:
# 保存对象 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') torch.save(optimizer.state_dict(), 'optimizer.pth')# 加载对象 model_state_dict = torch.load('model.pth') optimizer_state_dict = torch.load('optimizer.pth')
-
load_state_dict:- 用途: 将加载的状态字典（通常是模型参数）应用到一个模型实例上。这个函数通常用于将
torch.load加载的状态字典应用到模型或优化器上。 - 用法: 在模型或优化器实例上调用，用于将加载的状态字典设置为模型或优化器的当前状态。
- 示例:
# 创建模型实例 model = MyModel()# 加载并应用状态字典 model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
- 用途: 将加载的状态字典（通常是模型参数）应用到一个模型实例上。这个函数通常用于将
总结
torch.load用于从磁盘加载任意对象（通常是状态字典）。load_state_dict用于将加载的状态字典应用到模型或优化器实例上。
以下是一个完整的示例代码，演示如何保存和加载模型参数：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 定义模型
class MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.fc = nn.Linear(10, 1)def forward(self, x):return self.fc(x)# 创建模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)# 保存模型和优化器的状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
torch.save(optimizer.state_dict(), 'optimizer.pth')# 加载模型和优化器的状态字典
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
optimizer.load_state_dict(torch.load('optimizer.pth'))
这段代码展示了如何定义一个简单的模型，保存它的状态字典，然后加载这些状态字典到新的模型和优化器实例中。