在深度学习中，`.pth`文件是PyTorch保存模型参数的常见格式之一。如何正确加载它？今天就来手把手教你！第一步，确保你的环境已安装PyTorch库（建议版本≥1.7）。接着，使用以下代码轻松加载模型：

```python

model = YourModelClass() 定义模型结构

model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) 加载参数

model.eval() 设置为推理模式

```

需要注意的是，模型结构需与保存时一致，否则会报错。若遇到路径问题，记得检查文件位置是否正确哦！此外，如果你的模型依赖额外的配置（如词嵌入矩阵），还需手动初始化这部分数据。完成以上步骤后，就可以愉快地进行预测啦！🔥

记住，加载完成后务必验证模型效果，比如通过测试集评估准确性。这样不仅能确保模型可用性，还能提升项目成功率！💪

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