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在PyTorch 中,你可以使用 model.load_state_dict(pretrained_state_dict, strict=False) 来加载预训练权重,其中 strict=False 会允许大小不匹配的键被忽略。然而,这通常不是最佳做法,因为它可能会导致模型中的某些参数未被正确初始化。 更好的做法是仅加载匹配的键: python pretrained_state_dict = torch.load('...
一般来说,保存模型是把参数全部用model.cpu().state_dict(), 然后加载模型时一般用model.load_state_dict(torch.load(model_path))。 值得注意的是:torch.load返回的是一个 OrderedDict. import torch import torch.nn as nn class Net_old(nn.Module): def __init__(self): super(Net_old, self).__i...
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) 报错:Missing key(s) in state_dict: "backbone.model.features.0.0.weight",... Unexpected key(s) in state_dict: "backbone.model.module.features.0.0.weight",... 解决方法1:由于用DataParallel训练的模型数据并行方式的,key中会包含”module“关键字,加...
有经验的读者肯定已经想到解决办法了,在load_state_dict的时候加上一个option不就行了么?strict=False,这样model在加载state_dict的时候就不会强制要求一一对应了。这样做当然是没有错的,但是这次可以这样绕过,下一次如果再次出现大面积的key不匹配该怎么办?有没有一个好的工具性的代码片能够帮助我们检视?这样我们就...
# 删掉'module.'前缀model_cascade1.load_state_dict(get_loaded_dict(weight_c1), strict=True)defget_loaded_dict(weight_path): state_dict = torch.load(weight_path)# 检查是否有 'module.' 前缀has_module_prefix =any(key.startswith('module.')forkeyinstate_dict.keys())ifhas_module_prefix:prin...
torch.save()用法:保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), f'transformer_best.pth') 加载模型 model.load_state_dict(torch.load(f'transformer_best.pth')) 参考: torch.save()用法_爱…
model.state_dict()这个是模型的参数字典,fluid.save_dygraph()就是save的这个东西。读取就是读取的这个东西。 1 #3西南交大开源回复于2020-03 保存模型参数 0 #2BadDay_回复于2020-03 保存着模型的参数 0 请登录后评论 快速回复 小编推荐 企业账户充值 小骗子942 3回复 【工单提交手册】如何提交工...
当网络中存在batchnorm时，例如vgg网络结构，torch.nn.Module模块中的state_dict也会存放batchnorm's ...
Load: model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() 1. 2. 3. 4. 在预测之前需要调用model.eval()来设置dropout和batch normalization layers为evaluation模式。 一般使用.pt或pth后缀保存模型文件 ...