PyTorch以其灵活的API和强大的功能著称，使得读取模型权重变得既直接又高效
通过使用`torch.load()`函数，您可以轻松加载存储在`.pth`或`.pt`文件中的模型权重，这些文件不仅包含了模型参数，还可能包含优化器状态和训练历史等
一旦权重被加载，您可以直接将它们应用到新的模型实例上，或是用于模型的微调，从而在不从头开始训练的情况下，快速适应新任务或数据集
这一特性极大地促进了研究的可复现性和工程应用的快速迭代
因此，熟练掌握PyTorch读取模型权重的技术，对于任何深度学习从业者而言，都是不可或缺的技能
它不仅能够加速项目进程，还能在需要时快速恢复模型的训练状态，确保研究或开发的连续性与稳定性
