首先确保两边的 Module 结构是类似的，在 PyTorch 里保存 state_dict，然后在 MegEngine 中将这个 weight 载入即可。
# 在 PyTorch 中保存权重
import pickle
with open('torch-weight.pkl', 'wb') as f:
states = net.state_dict()
weights = {k: v.numpy() for k, v in states.items()}
pickle.dump(weights, f)# 在 MegEngine 中读取权重
import pickle
with open('torch-weight.pkl', 'rb') as f:
w = pickle.load(f)
weights = {}
for k, v in w.items():
if k.endswith('bias') and v.ndim == 1:
v = v.reshape(1, -1, 1, 1)
weights[k] = v
net.load_state_dict(weights, strict=False)在这个过程中可能会遇到一些 warning，可能是一些统计量没 load 成功之类的，一般问题不大。