这一过程直接关联到模型能否精准复现训练阶段学习到的知识，从而在实际应用中发挥效用
它要求开发者或研究者以严谨的态度，通过专用库（如TensorFlow、PyTorch）中的高级API，准确无误地将存储在文件（如.h5、.pth）中的权重参数加载到模型中
有效读取模型权重，不仅能快速部署经过验证的高性能模型，还能促进模型的迁移学习与再训练，加速科研与工程进程
忽视这一步骤的正确执行，可能导致模型性能大幅下降，甚至完全失效
因此，必须采用标准化的操作流程，严格核对权重文件与模型架构的兼容性，确保每一个细节都准确无误，以此为基础，才能充分发挥深度学习模型的潜力与价值
