当谈到模型部署或迁移学习时，导入权重这一步骤显得尤为重要且必不可少
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高效准确地导入预训练权重，能够极大地加速模型开发进程，提升模型性能，甚至解锁新的应用场景
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在PyTorch中，导入权重是一项直接而强大的操作
通过简单的几行代码，即可将存储在文件中的模型权重（如`.pth`或`.pt`格式）加载到指定的网络结构中
这一过程不仅支持完全加载，也支持选择性加载，即只加载模型中的部分层权重，为模型的微调（fine-tuning）提供了极大的便利
正确导入权重后，模型便能立即利用这些预先训练好的知识，在新任务或数据集上展现出良好的初始表现
这不仅节省了大量从头开始训练模型所需的时间和计算资源，还显著提高了模型的泛化能力和稳定性
因此，掌握PyTorch中导入权重的技巧，对于任何希望在深度学习领域取得突破的开发者而言，都是一项不可或缺的技能
