net = LeNet_new() state_dict = torch.load("Lenet.pth") # 加载预训练权重 print(state_dict.keys()) state_dict = intersect_dicts(state_dict, net.state_dict()) # 筛选权重参数 print(state_dict.keys()) net.load_state_dict(state_dict, strict=False) # 模型加载预训练权重中可用的权重回到...
当然,如果strict=False,则会忽略这些细节。 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...
步骤3:加载模型 然后,我们可以加载模型,但在加载之前默认会强制校验strict。 # 加载模型model_loaded=Model()model_loaded.load_state_dict(torch.load('model.pth')) 1. 2. 3. 步骤4:设置不强制校验strict 为了跳过强制校验strict的过程,我们需要设置模型的strict参数为False。代码如下: # 设置不强制校验strictm...
当然,如果strict=False,则会忽略这些细节。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....
load_state_dict(torch.load(weight_path),strict=False) 还看到有人直接修改pytorch 0.4.1的源代码把num_batches_tracked参数删掉的,这就非常不建议了。 10.训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况,发现是个大坑。暂时先记录着。
🚀 Feature Right now, module.load_state_dict(strict=False) allows the following: loading a dict with missing parameters loading a dict with more parameters than needed And it returns an object containing the information about what are mis...
def_load_from_state_dict(self,state_dict,prefix,local_metadata,strict,missing_keys,unexpected_keys,error_msgs):forhookinself._load_state_dict_pre_hooks.values():hook(state_dict,prefix,local_metadata,strict,missing_keys,unexpected_keys,error_msgs)local_name_params=itertools.chain(self._parameters....
🚀 The feature, motivation and pitch When developers use load_state_dict with strict=False, they often face significant challenges, especially around debugging weight loading issues. The current behavior does not provide sufficient visibi...
无论是从缺少某些键的 state_dict 加载还是从键的数目多于加载模型的 state_dict , 都可以通过在load_state_dict()函数中将strict参数设置为 False 来忽略非匹配键的函数。 如果要将参数从一个层加载到另一个层,但是某些键不匹配,主要修改正在加载的 state_dict 中的参数键的名称以匹配要在加载到模型中的键即可...
因此,我们可以知道该错误是由于训练和测试所用的pytorch版本(0.4.1版本前后的差异)不一致引起的。具体的解决方案是:如果是模型参数(Orderdict格式,很容易修改)里少了num_batches_tracked变量,就加上去,如果是多了就删掉。偷懒的做法是将load_state_dict的strict参数置为False,如下所示: ...