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...
返回值:缺失的键,不期望的键。
net.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) start_epoch = checkpoint['epoch'] scheduler.last_epoch = start_epoch # 代码部分来自深度之眼,如有侵权,请联系删除 for epoch in range(start_epoch + 1, MAX_EPOCH): #从start_epo...
state_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_dict只包含卷积层和全连接层的参数,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 running_mean。
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...
strict:一个布尔值,指定是否严格加载(即,model state dict 和sharded checkpoint 严格匹配)。 返回一个命名元组,包含两个字段: missing_keys:包含 missing key 的列表。 unexpected_keys:包含 unexpected key 的列表。 四、Model outputs 所有模型都有 outputs,它们都是 ModelOutput 的子类的实例,是包含了模型返回的...
报错也是非常容易理解,就是ckpt文件中的state_dict出现了当前版本模型没有的key_word:position_ids。分析了一下我认为有可能是position_ids这个东西可能是多余的,因此在后面版本的transformers库中官方就把这个东西给丢掉了。为了验证这个猜想,我读了一下ckpt中的对应值,果然是一个常量(就是0~76嘛!): ...
""" torchrun --standalone --nproc_per_node=2 repro_dcp_compile.py """ import os import torch import torch.nn as nn import torch.distributed as dist from torch.distributed.checkpoint.state_dict import get_model_state_dict, set_model_state...
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 ...