model = torch.load('/home/ofsdms/san_mrc/checkpoint/best_v1_checkpoint.pt', map_location='cpu')results, labels = predict_function(model, dev_data, version)> /home/ofsdms/san_mrc/my_utils/data_utils.py(34)predict_squad()-> phrase, spans, scores = model.predict(batch)(Pdb) nAttributeError: 'dict' object has no attribute 'predict'如何加载保存的pytorch模型检查点，并使用它进行预测？我有一个保存的模型，扩展名为.pt
回答：
你保存的检查点通常是一个state_dict：一个包含训练权重值的字典，但不包括网络的实际架构。网络的实际计算图/架构是以一个从nn.Module派生的Python类来描述的。
要使用一个训练好的模型，你需要：
- 从实现计算图的类中实例化一个
model。 -
将保存的
state_dict加载到该实例中：model.load_state_dict(torch.load('/home/ofsdms/san_mrc/checkpoint/best_v1_checkpoint.pt', map_location='cpu')
