# 需要导入模块: from model import Model [as 别名]# 或者: from model.Model importload_state_dict[as 别名]defmain():net = Model(num_class, args.test_segments, args.representation, base_model=args.arch) checkpoint = torch.load(args.weights) print("model epoch {} best [email protected]: ...
new_state_dict[name] = v #新字典的key值对应的value为一一对应的值。 # load params model.load_state_dict(new_state_dict) # 从新加载这个模型。 2. 直接用空白''代替'module.' model.load_state_dict({k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load('checkpoint.pt').items()}) # 相...
model.load_state_dict()和这里的不同,前面的情况需要你先定义一个模型,然后再load_state_dict() 但是这里load整个模型,会把模型的定义一起load进来。完成了模型的定义和加载参数的两个过程。 4...模型(3) torch.nn.Model.load_state_dict():通过去序列化的state_dict来加载模型权重(Loads amodel’sparameter...
pretrained_dict = torch.load('models/cifar10_statedict.pkl') model_dict = model.state_dict() print('随机初始化权重第一层:',model_dict['conv1.0.weight']) #将pretrained_dict里不属于model_dict的键剔除掉 pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict...
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for 1.在载入模型参数前加上:model = nn.DataParallel(model)2.更改torch版本部分原因是模型之间torch版本不匹配导致,加载使用模型时和训练模型时的环境不一致,可以重新安装torch3.增加load_state_dict()属性model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict...
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model.state_dict()的用法 print(model.bn1.weight) for name, param in model.state_dict().items(): if (name == "bn1.weight"): param[0] = 1000 print(model.bn1.weight) 1 2 3 4 5 6 7 8 结果 (bbn) jyzhang@admin2-X10DAi:~/test$ python net.py Parameter containing: tensor([1....
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...