在Pytorch中加载两个部分来自state-dict的预训练模型的最佳方法是什么？

在PyTorch中加载两个部分来自state-dict的预训练模型的最佳方法是使用torch.load()函数加载预训练模型的state-dict，并使用model.load_state_dict()方法将state-dict加载到模型中的相应部分。

具体步骤如下：

1. 使用torch.load()函数加载预训练模型的state-dict，将其保存为一个字典对象。
2. 创建一个新的模型实例，并使用model.load_state_dict()方法加载预训练模型的state-dict。
3. 在加载state-dict时，可以通过设置strict=False来允许部分参数不匹配的情况，这在两个模型的结构略有不同的情况下很有用。
4. 如果只想加载state-dict中的部分参数，可以使用model.load_state_dict()方法的strict=False参数，并在加载之前对state-dict进行筛选。
5. 最后，将模型设置为评估模式，以确保不进行梯度计算。

下面是一个示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练模型的state-dict
state_dict = torch.load('pretrained_model.pth')

# 创建新的模型实例
model = models.resnet18()

# 加载state-dict到模型中的相应部分
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

在这个例子中，我们使用了PyTorch的torchvision.models模块中的ResNet-18模型作为示例模型，加载了一个名为pretrained_model.pth的预训练模型的state-dict，并将其加载到了ResNet-18模型中。

请注意，这个答案中没有提及任何特定的腾讯云产品或链接地址，因为这些与加载预训练模型的方法并没有直接关联。