在Pytorch中构建好一个模型后，一般需要进行预训练权重中加载。torch.load_state_dict()函数就是用于将预训练的参数权重加载到新的模型之中，操作方式如下所示：

sd_net = torchvision.models.resnte50(pretrained=False)
sd_net.load_state_dict(torch.load('*.pth'), strict=True)

在本博文中重点关注的是 属性 strict; 当strict=True,要求预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称完全吻合；如果新构建的模型在层数上进行了部分微调，则上述代码就会报错：说key对应不上。

此时，如果我们采用strict=False 就能够完美的解决这个问题。也即，与训练权重中与新构建网络中匹配层的键值就进行使用，没有的就默认初始化。