这是个非常典型的PyTorch张量操作细节问题，我来给你拆解清楚：

先回顾你的场景：你有一个预训练好的ResNet18，还有一个自定义初始化的reg_resnet模型，想要把预训练权重迁移到自定义模型上。带[:]的代码能成功替换权重，直接赋值却不行，核心原因在于PyTorch中state_dict()的本质，以及两种赋值方式的差异。

1. 先搞懂state_dict()到底是什么 #

PyTorch模型的state_dict()返回的是一个有序字典，里面存的是模型所有可学习参数（权重、偏置等）的张量引用。但要注意：当你直接通过reg_resnet.state_dict()[each_param]取到这个张量时，它其实是一个「不可直接替换引用的视图」——你没法通过直接赋值把这个字典里的引用换成另一个张量，来改变模型的实际参数。

2. 直接用=赋值为什么无效？ #

当你写reg_resnet.state_dict()[each_param] = resnet18.state_dict()[each_param]时，你只是把state_dict这个字典里对应key的引用值给换掉了，但模型实际在训练、推理时用的权重，是存在它自身的参数列表（比如reg_resnet.parameters()返回的那些张量）里的。state_dict只是一个实时的参数快照字典，你替换字典里的引用，根本不会同步到模型的实际参数张量上，所以这种操作完全是做无用功。

3. [:]切片赋值到底起了什么作用？ #

而reg_resnet.state_dict()[each_param][:] = resnet18.state_dict()[each_param]这种写法，是对张量的内容进行原地修改：

• [:]相当于选中了张量的所有元素，它会绕过“替换引用”的操作，直接访问张量的底层内存；
• 这个操作会把resnet18对应张量里的数值，原地拷贝到reg_resnet的参数张量内存中；
• 因为state_dict里的引用和模型实际参数指向的是同一块内存，所以模型的实际权重也就被修改了，这才完成了真正的权重替换。

额外推荐：更规范的权重迁移方式 #

其实PyTorch官方提供了更可靠的方法，不需要手动循环赋值：

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
reg_resnet = resnet_model()
# 用load_state_dict自动完成权重赋值，strict=False允许模型结构有少量差异
reg_resnet.load_state_dict(resnet18.state_dict(), strict=False)

这个方法会自动处理张量的赋值逻辑，比手动循环更简洁也更不容易出错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cmed123