model.load.state_dict()参数不匹配
时间: 2023-10-30 19:52:19 浏览: 18
当出现“参数不匹配”时,通常是因为模型的结构已经改变,或者预训练模型的参数与当前模型的架构或输入大小不匹配。在这种情况下,你需要检查模型的结构是否与预训练模型的结构相同,并确保输入的大小与预训练模型的输入大小相同。如果模型结构已经改变,你需要重新训练模型或者尝试使用另一个预训练模型来初始化参数。如果输入的大小不匹配,你需要调整输入的大小,或者对预训练模型进行微调,以适应当前模型的输入大小。
相关问题
model.load_state_dict
(model_state_dict)
This function loads the saved state dictionary of a PyTorch model into the model. The argument `model_state_dict` is a dictionary containing the saved state of the model, which typically includes the weights, biases, and other parameters. The function updates the model with the saved state dictionary, allowing you to resume training or use the saved model for inference.
Example usage:
```python
import torch
# define a simple neural network
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# create an instance of the network
net = Net()
# save the state dictionary of the model
torch.save(net.state_dict(), 'model.pth')
# create a new instance of the network
net2 = Net()
# load the saved state dictionary into the new network
net2.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# the two networks should have the same state now
assert net.state_dict() == net2.state_dict()
```
model.load.state_dict
model.load_state_dict是PyTorch中用于加载预训练模型参数的函数。它将保存在文件中的模型参数加载到模型中,以便可以在新的数据集上进行微调或进行推理。该函数需要传入一个state_dict参数,它是一个Python字典对象,其中包含了模型的所有参数。通过调用model.load_state_dict(state_dict)函数,可以将这些参数加载到模型中。如果模型结构与保存的参数不匹配,将会抛出一个错误。为了避免这种情况,可以将strict参数设置为False,这样在加载参数时,不会检查模型结构是否匹配。
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