model = torch.load(dir,map_location="cpu") 1. 2. 2、model.state_dict() # 这个api的类型为有序字典,字典的键为网络层结构(conv,bn,bias,fc...),键对应的值为一个tensor,也就是该层结构的权重参数 # BN层也会有参数,这里的参数记录的是前一层结构的均值和方差 for k,v in model.state_dict(...
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pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} print('预训练权重第一层:',pretrained_dict['conv1.0.weight']) # 更新现有的model_dict model_dict.update(pretrained_dict) #利用预训练模型的参数,更新模型 model.load_state_dict(model_dict) print('更新后权重...
for fc_layer in self.fc_layers: x = fc_layer(x) return x # 初始化神经网络 net = Net() # 加载训练好的参数 net.load_state_dict(torch.load('model.pt')) # 获取神经网络的状态字典 state_dict = net.state_dict() # 打印神经网络中每个子模块的参数值 for name, param in state_dict.item...
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_cascade1.load_state_dict(get_loaded_...
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})" .format(args.evaluate, checkpoint['epoch'])) 获取模型中某些层的参数 对于恢复的模型,如果我们想查看某些层的参数,可以: # 定义一个网络 from collections import Ordered ...
model.state_dict()返回的是一个有序字典OrderedDict,该有序字典中保存了模型所有参数的参数名和具体的参数值,所有参数包括可学习参数和不可学习参数,可通过循环迭代打印参数,因此,该方法可用于保存模型,当保存模型时,会将不可学习参数也存下,当加载模型时,也会将不可学习参数进行赋值。(参见代码示例一) 一般在使...
使用model.load_state_dict()加载模型时，如果出现'object has no attribute 'copy'的错误，说明模型保存时未使用model.state_dict()。这两个函数需配套使用。若遇到RuntimeError: running_mean should contain 10 elements not 20错误，这通常发生在卷积神经网络卷积层后添加BatchNorm2d进行数据归一化时...
dict作为python的字典对象将每一层的参数映射成tensor张量，需要注意的是torch.nn.Module模块中的state_...