因此,无论是缺少键还是多出键的情况,都可以通过在load_state_dict()函数中设定strict参数为False来忽略不匹配的键。 如果想将某一层的参数加载到其他层,但是有些键不匹配,那么修改state_dict中参数的key可以解决这个问题。 4.6 跨设备保存与加载模型 GPU上保存,CPU上加载 保存 torch.save(model.state_dict(), ...
Unexpected key(s) in state_dict: "module.backbone.bn1.num_batches_tracked" 在使用PyTorch进行深度学习模型训练和推理时,我们经常会使用state_dict来保存和加载模型的参数。然而,有时当我们尝试加载保存的state_dict时,可能会遇到Unexpected key(s) in state_dict...
1. 手动删除不匹配的key 可以使用Python的字典操作方法,手动删除state_dict中与模型结构不匹配的key。具体代码如下: 代码语言:javascript 复制 pythonCopy codestate_dict=torch.load('model.pth')new_state_dict={}forkey,valueinstate_dict.items():if'module.backbone.bn1.num_batches_tracked'notinkey:new_sta...
当加载保存的state_dict时,出现Unexpected key(s) in state_dict错误通常是由于键名不匹配引起的。我们可以通过查看模型的键名和保存的state_dict的键名来找出不匹配的键,并相应地修改它们。另外,使用torch.nn.DataParallel包装模型可以解决多GPU训练导致的键名前缀问题。希望本文能帮助你解决Unexpected key(s) in state...
【摘要】 Unexpected key(s) in state_dict: "module.backbone.bn1.num_batches_tracked"在使用PyTorch进行深度学习模型训练和推理时,我们经常会使用state_dict来保存和加载模型的参数。然而,有时当我们尝试加载保存的state_dict时,可能会遇到Unexpected key(s) in state_.....
【摘要】 解决问题:Missing key(s) in state_dict在深度学习中,我们经常需要保存和加载模型的状态,以便在不同的场景中使用。在PyTorch中,state_dict是一个字典对象,用于存储模型的参数和缓冲区状态。 然而,有时在加载模型时,可能会遇到"Missing key(s) in state_dict"的错误。这意味着在state_dict中缺少了一些...
1.module.parameter是一个生成器generator,parameters没有对应的key名称,是一个由纯参数组成的generator,parameters正是通过named_parameters来实现的 2.module.named_parameters:是一个生成器generator,第一…
strict 可选,bool型。state_dict 中的 key 是否和 model.state_dict() 返回的 key 一致。 栗子 torch.save(model,'save.pt') model.load_state_dict(torch.load("save.pt")) #model.load_state_dict()函数把加载的权重复制到模型的权重中去
报错也是非常容易理解,就是ckpt文件中的state_dict出现了当前版本模型没有的key_word:position_ids。分析了一下我认为有可能是position_ids这个东西可能是多余的,因此在后面版本的transformers库中官方就把这个东西给丢掉了。为了验证这个猜想,我读了一下ckpt中的对应值,果然是一个常量(就是0~76嘛!): ...
应该是由于train.py重构后,generate.py不支持从前的模型了。 解决方案 使用strict=False加载模型 如下所示,找到generate.py的203行,注释部分代码,并加入新的代码。 # state_dict = { # key[6:]: value # for key, value in torch.load(args.model_path, map_location="cpu")[ # "state_dict" # ]....