如果将strict参数设置为False,则将不会进行这样严格的check。只有key一样的才会进行赋值。3,序列化模型以保存state_dict 这种情况是PyTorch中最常用的保存模型的方法。#savetorch.save(model.state_dict(), PATH)#loadmodel = CivilNet(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval()...
modelB = TheModelBClass(*args, **kwargs) modelB.load_state_dict(torch.load(PATH), strict=False) 1. 2. 当迁移学习或训练一个新的复杂模型时,部分加载模型或加载部分模型是常见的场景。 利用经过训练的参数,即使只有少数参数是可用的,也将有助于启动训练过程, 并有望帮助您的模型比从头开始的训练更快...
加载模型时出现Unexpectedkey(s)instate_dict错误 报错截图如下: 反复排查问题没发现为何如此,查看pytorch中文文档发现保存和加载模型方法都完全正确,模型保存和加载代码对比中文文档截图如下: 其中一个方法是在加载模型时添加参数strict=False,可以只保留键值相同的参数避免出错,用法如下:model.load_state_dict(ckpt[‘ ...
在迁移学习中,我们常常需要对预训练模型进行部分加载的需要,这个时候我们就要用到热启动模式,可通过在load_state_dict()函数中将strict参数设置为False来忽略非匹配键的参数。 # 保存模型state_dict torch.save(modelA.state_dict(), PATH) # 热加载模型 modelB = TheModelBClass() modelB.load_state_dict(torc...
self.model.load_state_dict(new_state_dict) 2. 加载模型不完全匹配 当加载模型不完全匹配时,我们可以采用 model.load_state_dict(new_state_dict,strict=False) 其中的strict参数设置为false则使得网络不完全加载目标网络参数,为True则完全粘贴过来,但凡有一点不一致都会报错。
当然,如果strict=False,则会忽略这些细节。def load_state_dict(self, state_dict, strict=True): missing_keys = [] unexpected_keys = [] error_msgs = [] # copy state_dict so _load_from_state_dict can modify it metadata = getattr(state_dict, '_metadata', None) state_dict = state_dict....
torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict, strict=True) 参数 描述 state_dict 保存 parameters 和 persistent buffers 的字典 strict 可选,bool型。state_dict 中的 key 是否和 model.state_dict() 返回的 key 一致。 栗子 torch.save(model,'save.pt') ...
model.eval() The error informations: Traceback (most recent call last): File "f:/DeepLearning/yolov3-master/yolov3-master/peppertest.py", line 22, in model.load_state_dict(checkpoint["model"], strict=False) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1379...
model.state_dict()其实返回的是一个OrderDict,存储了网络结构的名字和对应的参数,下面看看源代码如何实现的。 state_dict 代码语言:javascript 复制 # torch.nn.modules.module.pyclassModule(object):defstate_dict(self,destination=None,prefix='',keep_vars=False):ifdestination is None:destination=OrderedDict(...
🚀 Feature In contrastive learning, we normally train a representation learning backbone then adding the classifier. Sometimes, I wish to play with different classifiers. It would be best to have strict=False exposed to make the model sti...