[nlp] torch.load 和 torch.load_state_dict 有什么区别

torch.load()和torch.load_state_dict()是PyTorch中用于加载模型参数的两个函数，但它们有一些区别。

1. torch.load()：

   • load()函数用于从磁盘上加载序列化的对象，例如模型、优化器状态、字典等。
   • 当你使用torch.save()函数将模型或其他对象保存到磁盘时，它会将对象序列化为字节流，并保存在文件中。而torch.load()函数可以将这些字节流重新构建为PyTorch对象。
   • 当加载模型时，torch.load()会一并加载模型的参数（包括权重量和偏置量）以及其他相关信息。
   • 示例：model = torch.load('model.pth')

2. torch.load_state_dict()：

   • load_state_dict()函数专门 用于加载模型的参数（即权重和偏置），而不加载整个模型或其他对象。
   • 当使用torch.save()函数保存模型时，可以通过model.state_dict()方法获取模型的参数，并将其保存到磁盘上。而torch.load_state_dict()