在PyTorch中，加载全连接神经网络通常涉及两个主要步骤：加载预训练权重和定义模型结构。以下是一个简单的示例，展示了如何加载一个预训练的全连接神经网络模型。
首先，确保你已经安装了PyTorch。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
pip install torch 接下来，我们定义一个简单的全连接神经网络模型：
import torch import torch.nn as nn class FullyConnectedNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(FullyConnectedNN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out 现在，我们定义一个函数来加载预训练权重：
def load_pretrained_weights(model, pretrained_weights_path): # 加载预训练权重 pretrained_weights = torch.load(pretrained_weights_path) # 获取模型参数的名称和预训练权重的名称 model_state_dict = model.state_dict() pretrained_state_dict = {k: v for k, v in pretrained_weights.items() if k in model_state_dict} # 更新模型权重 model_state_dict.update(pretrained_state_dict) model.load_state_dict(model_state_dict) 假设我们有一个预训练权重的文件pretrained_weights.pth，我们可以使用以下代码加载它：
# 创建模型实例 input_size = 784 # 假设输入大小为28x28的图像 hidden_size = 128 output_size = 10 model = FullyConnectedNN(input_size, hidden_size, output_size) # 加载预训练权重 pretrained_weights_path = 'pretrained_weights.pth' load_pretrained_weights(model, pretrained_weights_path) 这样，我们就成功加载了预训练的全连接神经网络模型。你可以根据需要调整模型结构和参数。
