python model.load_state_dict(torch.load('path_to_checkpoint.pth'), strict=False) 处理数据并行:如果你在训练时使用了 nn.DataParallel,那么在加载权重时也需要确保模型处于数据并行模式。python model = nn.DataParallel(model) model.load_state_dict(torch.load('path_to_checkpoint.pth')) ...
默认情况下,strict=True,表示必须完全匹配。如果设为False,PyTorch将只加载匹配的参数,而忽略不匹配的部分。 示例:使用strict参数 AI检测代码解析 # 尝试以strict=False加载new_model.load_state_dict(torch.load('model.pth'),strict=False) 1. 2. 在某些情况下,这个特性非常有用,特别是在微调模型或迁移学习时,...
load_state_dict(checkpoint, strict=False) 出现信息 IncompatibleKeys(missing_keys=[], unexpectd_keys=[]) # 或 IncompatibleKeys(missing_keys=[XXX.weights], unexpectd_keys=[XXX.weights]) # 需要strict=False的情况 原因: 此输出并不是报错,而是load_state_dict()函数的返回值……_(¦3」∠)_ 该...
🚀 Feature Right now, module.load_state_dict(strict=False) allows the following: loading a dict with missing parameters loading a dict with more parameters than needed And it returns an object containing the information about what are mis...
import torch from model import NET print(torch.__version__) # 1.10.1+cpu model = NET device = torch.device('cpu') state_dict = torch.load(PATH, map_location=device) model.load_state_dict(state_dict, strict=False) 具体的报错内容 model.load_state_dict(state_dict, strict=False) TypeEr...
PyTorch 的1.6版本修改了torch.save(),使用了一种新的基于zipfile的文件格式。Load仍然保留以旧格式加载文件的能力。如果希望torch.save()使用旧格式,请传递kwarg_use_new_zipfile_serialization = False。 在进行inference之前,必须调用model.eval()方法来将dropout和batch normalization层设置为验证模型,防止参数更新。
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....
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 # torch.nn.modules.module.pyclassModule(object):defstate_dict(self,destination=None,prefix='',keep_vars=False):ifdestinationisNone:destination=OrderedDict()destination._metadata=OrderedD...
🚀 The feature, motivation and pitch When developers use load_state_dict with strict=False, they often face significant challenges, especially around debugging weight loading issues. The current behavior does not provide sufficient visibi...
missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict(weights_dict, strict=False),missing_keys,unexpected_keysstrict=FalseTrue时,代表有什么要什me,每一个键都有。False时,有什么我要什么,没有的不勉强。