我们在工程中,常常用到迁移学习,利用训练好的模型在新的数据集上进行迁移训练,可达到使用少量数据进行快速训练的目的。 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...
"load_state_dict unexpected_keys"这个错误是因为您正在尝试加载的状态字典中包含了一些不在当前模型中的层,这些层可能是在预训练过程中定义的。为了解决这个问题,您可以在载入状态字典之前,使用 torch.nn.Module.load_state_dict() 函数的 strict=False 参数,这将忽略掉与当前模型中不存在的层相对应的关键字。例...
加载预训练模型的代码如上述所示,其中设置参数strict=False表示忽略不匹配的网络层参数,因为通常我们都不会完全采用和预训练模型完全一样的网络,通常输出层的参数就会不一样。 当然,如果希望加载参数名不一样的参数,可以通过修改加载的模型对应的参数名字,这样参数名字匹配了就可以成功加载。 7. 不同设备下保存和加载...
在if strict部分中，主要判断参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或missing_keys，如有，则抛出错误，终止执行。当然，当strict=False时，会忽略这些细节。总结而言，state_dict和load_state_dict是Pytorch中用于保存和加载模型参数的关键函数，它们通过递归方式确保模型参数的准确恢复。
这个部分的作用是判断上面参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或者missing_keys,如果有就报错,代码不能继续执行。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 = [] ...
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....
在加载部分模型参数进行预训练的时候,很可能会碰到键不匹配的情况(模型权重都是按键值对的形式保存并加载回来的)。因此,无论是缺少键还是多出键的情况,都可以通过在load_state_dict()函数中设定strict参数为False来忽略不匹配的键。 如果想将某一层的参数加载到其他层,但是有些键不匹配,那么修改state_dict中参数...
这个部分的作用是判断上面参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或者missing_keys,如果有就报错,代码不能继续执行。当然,如果strict=False,则会忽略这些细节。 代码语言:javascript 复制 defload_state_dict(self,state_dict,strict=True):missing_keys=[]unexpected_keys=[]error_msgs=[]# copy state_dict so _load...
这个部分的作用是判断上面参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或者missing_keys,如果有就报错,代码不能继续执行。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 = [] ...
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....