net.load_state_dict(torch.load(args.network))

时间: 2024-05-30 13:12:12 浏览: 77
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解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题

这段代码是用来加载预训练模型参数的。它通过`torch.load()`函数加载指定路径下的模型参数文件（通常是`.pt`或`.pth`文件），并将它们加载到一个网络模型中。这个网络模型的结构需要在代码中预先定义好，并且与被加载的模型参数对应。加载完成后，这个网络模型就可以直接用来进行推理或者微调训练。
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conv1_weight_state = torch.load('./model_state_dict.pt')['conv1.weight'] model.conv1.weight.data.copy_(conv1_weight_state) 对于参数的训练性控制，可以通过遍历模型的参数并设置requires_grad属性来...
rar

hermite_dict.rar_dict matlab_hermite

this is generate the dictionary for hermite polynomials . can be use din compression sensing.

cnn.load_state_dict(torch.load(args.load_dir)),需要调用什么模块，才能使用cnn.

cnn.load_state_dict()是一个函数，用于从给定的路径(torch.load(args.load_dir))加载预训练的模型状态字典。这里cnn应该是定义的一个卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)实例，而load_state_...

if args.fine_tune: model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2) name = config.classify_type.replace('3', '2') model.load_state_dict( torch.load(config.save_path + '/{}_{}_{}.ckpt'.format(config.model_name, name, 5))) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes) torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data) nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0) # if model_name != 'Transformer': # init_network(model) model.to(config.device) print(model.parameters) print("模型参数数量：" + str(len(list(model.parameters())))) # 输出参数数量 print("模型的训练参数：" + str([i.size() for i in model.parameters()])) # 输出参数

通过model.load_state_dict(torch.load(config.save_path + '/{}_{}_{}.ckpt'.format(config.model_name, name, 5)))从文件中加载模型参数。然后，将模型的参数设置为不可训练，通过param.requires_grad = False...

create LoRA network. base dim (rank): 64, alpha: 32 neuron dropout: p=None, rank dropout: p=None, module dropout: p=None create LoRA for Text Encoder: 72 modules. create LoRA for U-Net: 192 modules. enable LoRA for text encoder enable LoRA for U-Net Traceback (most recent call last): File "D:\lora_lian\sd-scripts\train_network.py", line 873, in <module> train(args) File "D:\lora_lian\sd-scripts\train_network.py", line 242, in train info = network.load_weights(args.network_weights) File "D:\lora_lian\sd-scripts\networks\lora.py", line 884, in load_weights info = self.load_state_dict(weights_sd, False) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2041, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for LoRANetwork: size mismatch for lora_unet_mid_block_attentions_0_proj_out.lora_up.weight: copying a param with shape torch.Size([1280, 128, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1280, 64, 1, 1]). Traceback (most recent call last): File "D:\lora_lian\python\lib\runpy.py", line 196, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "D:\lora_lian\python\lib\runpy.py", line 86, in _run_code exec(code, run_globals) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1114, in <module> main() File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1110, in main launch_command(args) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1104, in launch_command simple_launcher(args) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 567, in simple_launcher raise subprocess.CalledProcessError(returncode=process.returncode, cmd=cmd) subprocess.CalledProcessError: Command '['D:\\lora_lian\\python\\python.exe', './sd-scripts/train_network.py', '--config_file', 'D:\\lora_lian\\toml\\autosave\\20230709-112914.toml']' returned non-zero exit status 1. Training failed / 训练失败

具体来说，lora_unet_mid_block_attentions_0_proj_out.lora_up.weight 的形状在当前模型中为 torch.Size([1280, 64, 1, 1])，但从检查点加载的权重形状为 torch.Size([1280, 128, 1, 1])，导致了大小不匹配的...
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