在PyTorch中，一维卷积的权重可以通过以下步骤加载：
首先，需要确定一维卷积层的名称或索引。假设我们有一个名为conv1的一维卷积层，我们可以使用以下代码获取其权重：
conv1_weights = model.conv1.weight.data
如果我们不知道卷积层的名称或索引，可以使用以下代码获取模型中所有卷积层的权重：
for name, param in model.named_parameters():
if 'weight' in name:
print(name, param.size())
接下来，需要将预训练权重复制到一个新的权重张量中。假设预训练权重存储在一个名为pretrained_weights的NumPy数组中，我们可以使用以下代码将其复制到一个新的权重张量中：
import numpy as np
pretrained_weights = np.load('pretrained_weights.npy')
conv1_weights_np = torch.from_numpy(pretrained_weights)
最后，将新的权重张量赋值给模型中的一维卷积层：
conv1_weights.copy_(conv1_weights_np)
这样，我们就成功地将预训练权重复制到了模型的一维卷积层中。
