load_state_dict函数是PyTorch中用于加载模型参数的方法。它将一个包含模型参数的字典(state_dict)复制到当前模型及其子模块中。state_dict是一个简单的Python字典,其中键是每一层的名称,值是对应的权重和偏置等参数。 2. strict参数在load_state_dict中的意义 strict参数用于控制加载模型参数时的严格性。具体来说,...
一、load_state_dict(strict)中参数 strict的使用 load_state_dict(strict)中的参数strict默认是True,这时候就需要严格按照模型中参数的Key值来加载参数,如果增删了模型的结构层,或者改变了原始层中的参数,加载就会报错。 相反地,如果设置strict为Flase,就可以只加载具有相同名称的参数层,对于修改的模型结构层进行随机...
3. 使用strict=False:当调用load_state_dict方法时,你可以设置strict=False。这样,即使state_dict中的某些键不存在于当前模型中,也不会引发错误。但是,请注意,这可能会导致某些层没有加载权重。 # 使用strict=False加载state_dict model.load_state_dict(state_dict, strict=False) 4. 使用部分加载:如果你只想加...
参考链接: torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict, strict=True) 总结: 将权重数据从文件中加载到模型中时,如果参数不完全对应,那么必须传入参数strict=False,否则程序报错。strict=True必须要保证两者的参数必须完全一致。如果参数不完全一致,并且strict=False时,函数返回参数匹配失败的信息,包括missing_keys(表...
保存和加载模型的参数, 优点是速度快,占用的磁盘空间少, 是最常用的模型保存方法。load_state_dict有一个strict参数,该参数默认是True, 表示预训练模型的网络结构与自定义的网络结构严格相同(包括名字和维度)。 如果自定义网络和预训练网络不严格相同时, 需要将不属于自定义网络的key去掉 ...
load_state_dict 下面的代码中我们可以分成两个部分看, 1.load(self) 这个函数会递归地对模型进行参数恢复,其中的_load_from_state_dict的源码附在文末。 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。
def load_state_dict(self, state_dict, strict=True): missing_keys = [] unexpected_keys = [] error_msgs = [] # copy state_dict so _load_from_state_dict can modify it metadata = getattr(state_dict, '_metadata', None) state_dict = state_dict.copy() if metadata is not None: state...
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...
(child,prefix+name+'.')load(self)ifstrict:error_msg=''iflen(unexpected_keys)>0:error_msgs.insert(0,'Unexpected key(s) in state_dict: {}. '.format(', '.join('"{}"'.format(k)forkinunexpected_keys)))iflen(missing_keys)>0:error_msgs.insert(0,'Missing key(s) in state_dict: {...
param)，完成参数拷贝。在if strict部分中，主要判断参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或missing_keys，如有，则抛出错误，终止执行。当然，当strict=False时，会忽略这些细节。总结而言，state_dict和load_state_dict是Pytorch中用于保存和加载模型参数的关键函数，它们通过递归方式确保模型参数的准确恢复。