for key in missing_keys: del state_dict[key] # 加载修改后的state_dict model.load_state_dict(state_dict, strict=False) 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...
missing_keys, unexpected_keys, error_msgs) for name, child in module._modules.items(): if child is not None: load(child, prefix + name + '.') load(self) if strict: error_msg = '' if len(unexpected_keys) > 0: error_msgs.insert( 0, 'Unexpected key(s) in state_dict: {}. '...
defload_state_dict(self,state_dict,strict=True):missing_keys=[]unexpected_keys=[]error_msgs=[]# copy state_dict so _load_from_state_dict can modify itmetadata=getattr(state_dict,'_metadata',None)state_dict=state_dict.copy()ifmetadataisnotNone:state_dict._metadata=metadatadefload(module,pre...
defload_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()ifmetadata is not None:state_dict._metadata=metadata defload(mo...
# missing_keys表示net中的部分权重未出现在pre_weights中 # unexpected_keys表示pre_weights当中有一部权重不在net中 missing_keys, unexpected_keys = net.load_state_dict(del_key, strict=False) # 执行结果 # [missing_keys]: # fc.weight # fc.bias ...
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(...
针对您提出的问题“transforms 转 pytorch 出现 missing key(s) in state_dict:”,我们需要逐步分析并找出解决方案。首先,重要的是要明确一点:transforms 在PyTorch 中通常用于数据预处理,并不直接涉及到模型的加载和保存,也就是说它本身不产生或使用 state_dict。因此,当您遇到与 state_dict 相关的错误时,很可能...
missing_keys是包含缺失键的 str 列表 unexpected_keys是包含意外键的 str 列表 模型对应,完全导入 # demo1 完全加载权重model = NET1() state_dict = model.state_dict() weights = torch.load(weights_path)['model_state_dict']#读取预训练模型权重model.load_state_dict(weights) ...
I downloaded nvidia/Llama3-ChatQA-1.5-8B manually from HF into local. I ran scripts/convert_hf_checkpoint.py Then I wanted to run generate.py using the local checkpoint dir: raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{...
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...