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_...
load_state_dict(model_dict) 上述代码也可以再简化: model = se_resnet50(num_classes=10).to(device) # 初始化网络 pre_dict = torch.load('./se_resnet50-ce0d4300.pth') # 加载预训练网络权重 model_dict = model.state_dict() # 获取初始化网络的权重 pre_dict = {k: v for k, v in ...
state_dict = torch.load(checkpoint) #加载旧模型 #我这里是下面三层不一样,需要过滤掉 pretrained_dict = {k: v for k, v in state_dict['model'].items() if k in model_dict and k not in ["embedding.weight","output_project.weight","output_project.bias"]} for k ,v in pretrained_dict...
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state__dict和local_state中...
torch.save(net.state_dict(),PATH) model_dict = model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.state_dict函数会以有序字典OrderedDict形式返回模型训练过程中学习的权重weight和偏置bias参数,只有带有可学习参数的层(卷积层、全连接层等),以及注册的缓存(batchnorm的运行平均值)在state_dict 中才有记录。以下...
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...
), PATH)恢复the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)the_model.load_state_dict(torch.load(...
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...
而 _load_from_state_dict 才是真正负责加载 parameter 和 buffer 的函数。这也说明了每个模块可以自行定义他们的 _load_from_state_dict 函数来满足特殊需求,实际上这也是 PyTorch 官方推荐的做法。在后面的两个例子中,我们也给出了 _load_from_state_dict 的使用例子。 def _load_from_state_dict(self, ...
File "D:\anaconda3\envs\py1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1052, in load_state_dict self.class.name, "\n\t".join(error_msgs))) RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for YoloBody: size mismatch for cv3.0.2.weight: copying a param with shape torch.S...