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模型和权重不从检查点加载

是指在机器学习和深度学习中，模型和权重参数不是从预训练的检查点文件中加载，而是通过其他方式进行加载和初始化。

通常情况下，深度学习模型的训练过程是一个耗时且计算资源密集的过程。为了节省时间和资源，研究人员和开发者通常会使用预训练的模型和权重参数作为起点，然后在自己的任务上进行微调或迁移学习。这些预训练的模型和权重参数通常以检查点文件的形式保存。

然而，在某些情况下，我们可能不希望直接从检查点文件加载模型和权重参数。以下是一些可能的原因：

自定义模型结构：如果我们想要使用自定义的模型结构，而不是预训练模型的结构，我们就不能直接加载检查点文件。在这种情况下，我们需要手动创建模型，并根据需要初始化权重参数。
部分加载：有时候，我们只需要加载模型的一部分权重参数，而不是全部。例如，我们可能只对模型的某些层感兴趣，而不需要其他层的权重参数。在这种情况下，我们需要手动加载和设置权重参数。
权重初始化：有时候，我们可能希望使用特定的权重初始化方法，而不是预训练模型中的权重。例如，我们可能想要使用一种新的初始化策略，或者根据特定任务的要求进行初始化。在这种情况下，我们需要手动初始化权重参数。

总结起来，模型和权重不从检查点加载意味着我们需要手动创建模型、加载和初始化权重参数，以满足自定义需求或特定任务的要求。

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