使用strict=False:如果模型结构有轻微的不匹配(例如,添加了一些额外的层),可以使用 strict=False 来忽略不匹配的键。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...
load(PATH), strict=False) model.state_dict()、model.parameters()、model.named_parameters() 前言:pytorch的模块Module类有很多的方法,前面的文章中已经介绍了四个常用的方法,这四个方法可以用于获取模块中所定义的对象(即每一个层)他们分别是children()、named_children()、modules()、named_modules()方法,...
strict为否时只会导入参数字典相同的参数。
_load_from_state_dict def _load_from_state_dict(self, state_dict, prefix, local_metadata, strict, missing_keys, unexpected_keys, error_msgs): for hook in self._load_state_dict_pre_hooks.values(): hook(state_dict, prefix, local_metadata, strict, missing_keys, unexpected_keys, error_msgs...
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...
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。例如: model.load_state_dict(state_dict, strict=False) 2023-11-24 13:54:01 发布于河南 举报 赞同 评论 打赏 算精通 北京阿里云ACE...
param)，完成参数拷贝。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。
🚀 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...
... load_result = model.load_state_dict(state_dict, strict=False) TypeError:load_state_dict() got an unexpected keyword argument'strict' Versions Collecting environment information... PyTorch version: 1.12.0+cu102 Is debug build: False CUDA...
checkpoint功能允许保存训练进度，包括模型参数、优化器状态和额外信息，这对于继续训练或推理非常有用。在迁移学习中，使用load_state_dict()的热启动模式能针对新数据集加载部分预训练模型，通过设置strict参数为False处理非匹配键。model.state_dict()、model.parameters()和model.named_parameters()这三个...