LLMs-from-scratch项目中PyTorch模型加载参数的正确使用方式

在深度学习项目开发过程中，模型参数的保存与加载是一个基础但至关重要的环节。最近在rasbt/LLMs-from-scratch项目中，发现了一个关于PyTorch模型参数加载的典型使用问题，值得开发者们注意。

PyTorch框架提供了torch.load()和model.load_state_dict()两个关键方法来实现模型参数的序列化与反序列化。在最新版本的代码中，开发者为了消除PyTorch的警告信息，添加了weights_only=True参数，但错误地将其放在了model.load_state_dict()方法中，而实际上这个参数应该属于torch.load()方法。

正确的参数加载方式应该是：

model.load_state_dict(torch.load("model.pth", weights_only=True))

这里的技术细节在于：

1. torch.load()负责从磁盘文件反序列化数据，其weights_only参数用于安全控制，限制只加载张量数据而非任意Python对象
2. model.load_state_dict()则专门处理模型状态字典的加载，不涉及文件IO操作

对于深度学习开发者而言，理解这两个方法的职责划分很重要。weights_only参数是PyTorch出于安全考虑引入的特性，它可以防止潜在的不安全代码执行，特别是在加载不受信任的模型文件时。在较新的PyTorch版本中，这个参数的行为可能有所变化，但保持正确的参数位置始终是良好的编程实践。

这个案例也提醒我们，在修改代码时，特别是添加新参数时，需要仔细确认每个方法的文档说明，确保参数被放置在正确的位置。对于模型序列化这种关键操作，任何小的错误都可能导致模型无法正确加载，影响整个项目的运行。