3 torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict) [source] 使用state_dict 反序列化模型参数字典。用来加载模型参数。将 state_dict 中的 parameters 和 buffers 复制到此 module 及其子节点中。 torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict, strict=True) 示例: torch.save(model,'save.pt') model.load_st...
current_state_dict=model.state_dict()print("Current model keys:",current_state_dict.keys())# 修改不匹配的键名forkeyinlist(saved_state_dict.keys()):ifkey notincurrent_state_dict:new_key=key.replace("classifier.","classifier.3.")# 修改不匹配的键名 saved_state_dict[new_key]=saved_state_...
pythonCopy codestate_dict=torch.load('model.pth')new_state_dict={}forkey,valueinstate_dict.items():if'module.backbone.bn1.num_batches_tracked'notinkey:new_state_dict[key]=value model.load_state_dict(new_state_dict) 这段代码首先加载state_dict,然后创建一个新的空字典new_state_dict。接着,...
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 model = TheModelClass...
torch.optim模块中的Optimizer优化器对象也存在一个state_dict对象,此处的state_dict字典对象包含state和param_groups的字典对象,而param_groups key对应的value也是一个由学习率,动量等参数组成的一个字典对象。 因为state_dict本质上Python字典对象,所以可以很好地进行保存、更新、修改和恢复操作(python字典结构的特性),...
torch.optim模块中的Optimizer优化器对象也存在一个state_dict对象,此处的state_dict字典对象包含state和param_groups的字典对象,而param_groups key对应的value也是一个由学习率,动量等参数组成的一个字典对象。 因为state_dict本质上Python字典对象,所以可以很好地进行保存、更新、修改和恢复操作(python字典结构的特性),...
I think it is caused by that you have use a special ckpt model file which doesn't has a 'state_dict' key", and the follow code may help you: sd = torch.load(model_path, map_location="cpu") if "state_dict" not in sd: pruned_sd = { "state_dict": dict(), } else: pruned...
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运行generate.py是出错KeyError: 'state_dict'已安装好依赖并使用预训练模型 python generate.py --model_path "D:\BaiduNetdiskDownload\gpt2\pytorch_model.bin" args: Namespace(batch_size=1, device='0', fast_pattern=False, length=512, model_config='config/model_config.json', model_path='D:\Baid...
在模型剔除操作中,只比较了该state_dict的key值,而不是比较网络层的形状,两个网络我修改了网络的最后的用于预测的全连接层,通过报错内容可以看出来是两个权重的大小是不匹配的,所以我们的新模型改变了的层需要和原模型对应层的名字不一样,才可以保证该方法的可行。这里我加了一个小小的1将其区分,解决了这个不匹...