1. state_dict简介 state_dict是Python的字典对象,可用于保存模型参数、超参数以及优化器(torch.optim)的状态信息。需要注意的是,只有具有可学习参数的层(如卷积层、线性层等)才有state_dict。 下面就拿官方教程中的一个小示例来说明state_dict的使用: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as...
为了灵活地对待训练好的模型,我们可以使用一下方法:pytorch把所有的模型参数用一个内部定义的dict进行保存,自称为“state_dict”(不带模型的参数)。 举个例子: importtorchmodel=MyModel()state_dict=torch.load('model_state_dict.pth')model.load_state_dict(state_dict)torch.save(model.state_dict(),...
load_state_dict函数的作用就是将保存在state_dict中的模型权重加载到一个已经定义好的模型中。通过加载模型权重,我们可以继续对模型进行训练、进行推理或者进行模型的微调。 第二部分:load_state_dict函数的基本用法 在PyTorch中,我们可以通过如下的方式定义一个模型: python import torch import torch.nn as nn clas...
torch.save(model.state_dict(), PATH) # PATH = 'models/net.pth' 则同级目录models下将会出现net.pth文件,pth文件中的内容就是model的参数名称和值对应的state_dict 1. 2. 加载的代码: # 需先搭建网络模型model model = TheModelClass(*args, **kwargs) # 然后通过下面的语句加载参数 model.load_stat...
在load_state_dict中,我们重点关注的是属性strict,当strict=True,要求预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称完全吻合;如果新构建的模型在层数上进行了部分微调,则上述代码就会报错:说key对应不上。 此时,如果我们采用strict=False 就能够完美的解决这个问题。与训练权重中与新构建网络中匹配层的键值就进...
本文简要介绍python语言中 torch.hub.load_state_dict_from_url 的用法。 用法: torch.hub.load_state_dict_from_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True, check_hash=False, file_name=None) 参数: url(string) -要下载的对象的 URL model_dir(string,可选的) -保存对象的目录 map...
def load_state_dict(self, state_dict: 'OrderedDict[str, Tensor]',strict: bool = True): - state_dict :即要加载的权重,通常是一个文件地址; - strick: 可以理解为等于"True"时是“精确匹配”,要求要加载的权重与要被加载权重的模型完全匹配。 Pytorch源文件注释: Args: state_dict (dict): a dict...
Python中的load_state_dict方法详解 在深度学习中,我们经常需要保存和加载模型的状态,以便在需要时重新使用。在Pytorch中,我们可以使用load_state_dict()方法来加载模型的状态字典。这个方法非常有用,可以帮助我们快速恢复模型的训练状态,或者在不同的设备上使用同一个模型。
state_dict: 要加载的参数字典。 strict(可选): 如果为True(默认值),则要求state_dict中的键与模型的参数名完全匹配。 示例: model.load_state_dict(torch.load('pretrained.pth')) 这些函数在训练过程中非常有用,可以帮助保存模型的状态以及加载预训练的参数,使得模型的训练和部署更加方便。
举例来说，直接使用torch.save和torch.load函数可以保存整个模型，包括其结构和参数，但这种做法在需要灵活加载特定模型参数时，显得不够灵活。为解决此问题，Pytorch使用了一个称为“state_dict”的内部字典来保存所有模型参数，而非整个模型。这种设计使得加载模型参数变得更加灵活。下面，我们通过对比两段...