PyTorch中torch.utils.load()的功能和用途

在PyTorch中，torch.utils.load()函数用于从磁盘上加载序列化的对象。它通常与torch.utils.save()一起使用，可以将模型、张量、字典等对象保存到文件中，并在需要时加载回来。

torch.utils.load()函数的功能和用途如下：

1. 加载计算图模型：使用torch.utils.load()函数可以加载以torch.save()保存的计算图模型，加载后的模型可以继续进行训练或用于推理。例如，假设我们已经保存了一个训练好的ResNet模型：

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
torch.save(model.state_dict(), 'resnet_model.pt')  # 保存模型

然后我们可以使用torch.utils.load()加载模型：

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)
model.load_state_dict(torch.load('resnet_model.pt'))  # 加载模型

2. 加载训练好的权重：使用torch.utils.load()函数可以加载保存的权重，用于初始化模型或进行评估。例如，我们可以保存训练好的权重：

torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pt')  # 保存权重

然后加载权重：

model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pt'))  # 加载权重

3. 加载已经计算好的张量：使用torch.utils.load()函数可以加载之前保存的已经计算好的张量，以便进行后续的处理或分析。例如，我们可以保存一个张量：

torch.save(tensor, 'tensor.pt')  # 保存张量

然后加载张量：

loaded_tensor = torch.load('tensor.pt')  # 加载张量

4. 加载字典：使用torch.utils.load()函数可以加载保存的字典，这在训练过程中保存和加载实验结果、训练统计数据等非常有用。例如，我们可以保存一个字典：

torch.save(stats_dict, 'stats_dict.pt')  # 保存字典

然后加载字典：

loaded_dict = torch.load('stats_dict.pt')  # 加载字典

需要注意的是，torch.utils.load()只能加载使用torch.save()保存的对象，并且在加载过程中需要保证加载的对象和保存时的对象具有相同的数据结构和类型。另外，加载的对象会自动放置在内存中，可以立即使用。

综上所述，torch.utils.load()函数是PyTorch中用于从磁盘加载对象的函数。它支持加载计算图模型、权重、张量和字典等，并且非常方便实用。

参考文档：[https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html)