导读 在PyTorch中，`state_dict`是一个非常重要的概念，它本质上是一个Python字典对象，用于存储模型中各层的参数（如权重和偏置）。简单来说，`...
在PyTorch中，`state_dict`是一个非常重要的概念，它本质上是一个Python字典对象，用于存储模型中各层的参数（如权重和偏置）。简单来说，`state_dict`就是模型状态的“记录本”。每个神经网络层以及优化器都有自己的`state_dict`，这使得模型的状态得以保存和恢复。
例如，当你训练一个模型时，可以使用`torch.save()`将`state_dict`保存到文件中：`torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')`。之后，如果需要重新加载模型，只需通过`model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))`即可恢复之前的训练状态。这种方式不仅节省时间，还确保了实验结果的一致性。
此外，`state_dict`还支持部分加载，允许开发者只更新特定的参数。这种灵活性让模型调优变得更加高效便捷。掌握好`state_dict`的用法，对于深度学习的研究与实践至关重要。💡📚
深度学习 PyTorch state_dict
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