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PyTorch 中如何使用 torch.load 加载模型？

推荐答案

在 PyTorch 中，使用 torch.load() 加载模型的步骤如下：

导入必要的库：
```
import torch
import torch.nn as nn
```

定义模型结构：确保你定义的模型类与保存模型时的结构一致。

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)

实例化模型：
```
model = MyModel()
```
加载模型参数：使用 torch.load() 加载保存的模型参数，并将其加载到模型中。
```
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
```
设置模型为评估模式：如果你只是进行推理而不进行训练，记得将模型设置为评估模式。
```
model.eval()
```

本题详细解读

1. `torch.load()` 的作用

torch.load() 是 PyTorch 中用于加载保存的模型或张量的函数。它可以从文件中加载模型参数、优化器状态等。

2. `model.load_state_dict()` 的作用

model.load_state_dict() 用于将加载的模型参数加载到模型中。state_dict 是一个 Python 字典对象，它将每一层映射到其参数张量。

3. 模型结构一致性

在加载模型参数之前，必须确保定义的模型结构与保存模型时的结构一致。否则，加载的参数将无法正确匹配到模型的层，导致错误。

4. 评估模式

在推理阶段，通常需要将模型设置为评估模式 (model.eval())，这会影响到某些层的行为，如 Dropout 和 BatchNorm 层。在评估模式下，这些层会使用训练时学到的统计量，而不是在推理时重新计算。

5. 示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示了如何加载模型并进行推理：

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        ------ ----------

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通过以上步骤，你可以成功加载并使用 PyTorch 模型进行推理。

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