PyTorch:从另一个模型加载权重而不保存

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练深度学习模型。在PyTorch中，可以通过加载另一个模型的权重来实现模型参数的复用，而无需保存和加载整个模型。

具体而言，可以使用torch.load()函数加载另一个模型的权重。该函数接受一个文件路径作为参数，并返回一个包含模型权重的Python字典。加载权重后，可以使用model.load_state_dict()方法将权重加载到当前模型中。

以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型结构
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 2)  # 假设模型有一个全连接层

# 创建模型实例
model = MyModel()

# 加载另一个模型的权重
weights = torch.load('path/to/weights.pth')

# 将权重加载到当前模型中
model.load_state_dict(weights)

在上述示例中，MyModel是一个简单的模型类，其中包含一个全连接层。通过调用torch.load()函数加载另一个模型的权重，并将其传递给model.load_state_dict()方法，即可将权重加载到当前模型中。

这种方式的优势在于可以实现模型参数的复用，尤其在迁移学习和模型微调等场景中非常有用。通过加载其他模型的权重，可以在不重新训练模型的情况下，利用已有模型的知识和特征提取能力。

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