@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、...
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」∠)_ 该返回值Python命令行模式不会输出,而在Python交互模式模式...
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...
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...
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。
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。 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...
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...
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[‘ ...
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_...