Pytorch加载保存的权重，但无法工作

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神经网络模型。在PyTorch中，我们可以使用torchvision库加载和保存模型的权重。

要加载保存的权重，可以使用torchvision.models模块中的load_state_dict()函数。该函数将模型的权重加载到指定的模型中。以下是一个示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 创建一个模型实例
model = models.resnet18()

# 加载保存的权重
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 使用模型进行推理
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_data)

在上述代码中，我们首先创建了一个ResNet-18模型的实例。然后，使用load_state_dict()函数加载保存的权重文件（假设文件名为'model_weights.pth'）。接下来，我们将模型设置为评估模式（eval()），并使用输入数据进行推理。

需要注意的是，加载权重时，模型的结构应与保存权重时的模型结构相匹配。否则，加载权重可能会失败或导致错误的结果。

PyTorch的优势在于其动态计算图的特性，使得模型的定义和训练过程更加灵活和易于调试。此外，PyTorch还提供了丰富的工具和库，用于数据处理、模型构建、模型优化等方面。

PyTorch在各种机器学习和深度学习任务中都有广泛的应用场景，包括图像分类、目标检测、语义分割、自然语言处理等。对于不同的任务，PyTorch提供了相应的预训练模型和工具库，以便快速构建和训练模型。

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