可以看到state_dict函数中遍历了4中元素,分别是_paramters,_buffers,_modules和_state_dict_hooks,前面三者在之前的文章已经介绍区别,最后一种就是在读取state_dict时希望执行的操作,一般为空,所以不做考虑。另外有一点需要注意的是,在读取Module时采用的递归的读取方式,并且名字间使用.做分割,以方便后面load_state_...
首先我们需要明确state_dict这个变量表示你之前保存的模型参数序列,而_load_from_state_dict函数中的local_state 表示你的代码中定义的模型的结构。那么_load_from_state_dict的作用简单理解就是假如我们现在需要对一个名为conv.weight的子模块做参数恢复,那么就以递归的方式先判断conv是否在staet__dict和local_state...
那么_load_from_state_dict的作用简单理解就是假如我们现在需要对一个名为conv.weight的子模块做参数恢复,那么就以递归的方式先判断conv是否在state__dict和local_state中,如果不在就把conv添加到unexpected_keys中去,否则递归的判断conv.weight是否存在,如果都存在就执行param.copy_(input_param),这样就完成了conv.w...
首先我们需要明确state_dict这个变量表示你之前保存的模型参数序列,而_load_from_state_dict函数中的local_state表示你的代码中定义的模型的结构。 那么_load_from_state_dict的作用简单理解就是假如我们现在需要对一个名为conv.weight的子模块做参数恢复,那么就以递归的方式先判断conv是否在staet__dict和local_state中...
保存和加载模型(load && load_state_dict) 首先,要清楚几个函数:torch.save、torch.load、state_dict()、load_state_dict()。 先举个例子: importtorchmodel=torch.load('my_model.pth')torch.save(model,'new_model.pth') 上面的保存和加载函数直接包含了整个模型的结构。但是当你需要灵活加载模型参数时...
data=torch.randn((1,3,224,224)) for one_data in net_data["state_dict"]: print(one_data[7:]) dic[one_data[7:]]=net_data["state_dict"][one_data] net.load_state_dict(dic) net(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12....
在load_state_dict中，state_dict表示你之前保存的模型参数序列，而local_state表示你当前模型的结构。load_state_dict的主要作用在于，假设我们需恢复名为conv.weight的子模块参数，它会以递归方式先检查conv是否存在于state_dict和local_state中。如果不在，则将conv添加到unexpected_keys中；如果在，则...
Pytorch使用了一个称为“state_dict”的内部字典来保存所有模型参数，而非整个模型。这种设计使得加载模型参数变得更加灵活。下面，我们通过对比两段代码，来深入了解这一过程。综上所述，通过灵活使用state_dict和load_state_dict，Pytorch允许我们更精细地控制模型参数的加载，满足不同场景的需求。
PyTorch 的不同版本之间可能存在微小的差异。确保在保存和加载 state_dict 时使用的是相同版本的 PyTorch。 为了解决这个问题,你可以: 仔细检查模型的结构和参数是否匹配。 确保优化器的状态也被正确加载。 检查数据预处理的方式是否一致。 尝试固定随机种子以减少随机性的影响。 确保使用的是相同版本的 PyTorch。©...
1) state_dict是在定义了model或optimizer之后pytorch自动生成的,可以直接调用.常用的保存state_dict的格式是".pt"或'.pth'的文件,即下面命令的 PATH="./***.pt" torch.save(model.state_dict(), PATH) 2) load_state_dict 也是model或optimizer之后pytorch自动具备的函数,可以直接调用 ...