@文心快码BaiduComateload_state_dict报错 文心快码BaiduComate当你遇到 load_state_dict 报错时,通常意味着在加载模型权重时遇到了问题。下面是一些解决此问题的步骤和要点: 1. 确定具体错误信息 首先,需要确定 load_state_dict 函数的具体错误信息。这通常可以通过查看错误堆栈跟踪来实现。错误信息可能包括缺少的键、...
load_state_dict的strict strict为真时要导入model所有的键值及对应名称。传入空列表报错如下 Error(s) in loading state_dict for PoseHigherResolutionNet: Missing key(s) in state_dict: "features.0.1.weight", "features.0.2.weight", "features.0.2.bias", "features.0.2.running_mean", "features.0.2.r...
原因 多卡训练;单卡模糊加载进行测试。 训练时,通过torch.nn.DataParallel(self.model)进行多卡并行训练;测试时,用单卡模糊加载保存的模型权重,很多模型参数都没有加载成功,自然会导致测试效果很差。 解决方法 测试时,使用多卡加载模型时,删掉'module.'前缀;或者用单卡加载模型进行测试。 # 删掉'module.'前缀model_...
if strict: 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...
此时坑出现了,optimizer['param_groups']会随着backbone, head的转换而自动转换到gpu上,但是optimizer['state']仍然留在cpu上,所以运行optimizer.step()时,在这一步会报错:buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p),因为buf在cpu上,而梯度d_p是在gpu上。
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...
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 = [] ...
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 = [] error_msgs = [] # copy state_dict so _load_from_...
显然,这里需要的是将pretrained_dict_1中的键值对覆盖model_state_dict的相应键值对,所以对应的键的名称必须相同,所以第3条语句中按键名称进行筛选,过滤出当前模型字典中没有的键值对。否则会报错。 如果想要细粒度过滤或更改某些参数的维度,如进行卷积核参数维度的调整,假如预训练参数里conv1有256个卷积核,而当前...