使用PyTorch（简称torch）这一强大的深度学习框架，读取权重变得既直观又高效

    PyTorch通过其灵活的tensor操作和简洁的API设计，让开发者能够轻松加载预训练模型的权重，无论是用于迁移学习、模型评估还是进一步训练

     当你需要读取torch模型权重时，只需几行代码即可实现

    首先，利用`torch.load()`函数加载包含权重的文件（通常为.pth或.pt格式），然后将其分配给模型实例的`load_state_dict()`方法

    这一过程不仅确保了权重的精确加载，还避免了手动匹配层与权重之间的繁琐工作

    此外，PyTorch还提供了灵活的选项，如映射旧权重到新模型结构中的对应层，进一步增强了其在实际应用中的灵活性和实用性

     总之，torch读取权重的能力是深度学习项目中不可或缺的一部分，其高效性和易用性极大地促进了深度学习模型的快速部署与迭代优化