load_state_dict_mute(model_ft, model_full.state_dict(), strict=False)
时间: 2024-09-12 16:01:44 浏览: 22
`load_state_dict_mute` 函数的作用看起来像是在尝试从已训练完整的模型(model_full)加载状态字典到一个可能进行了剪枝或其他改动的轻量级模型(model_ft),但设置 `strict=False` 参数是为了允许不严格的模式匹配,即即使某些权重名称不完全匹配,也能成功加载。
这是一个示例演示如何使用这个函数:
```python
# 假设model_full是一个已经训练好的完整模型,它有一个state_dict
model_full_state_dict = model_full.state_dict()
# model_ft是一个经过某种修改的轻量级模型,我们希望加载model_full的部分状态到它上
try:
load_state_dict_mute(model_ft, model_full_state_dict, strict=False)
except RuntimeError as e:
if "missed" in str(e): # 如果报错是因为某些参数没找到
print(f"Mismatch found. Ignoring missed parameters.")
else:
raise e
# 现在model_ft应该包含了部分model_full的状态,但不会因为严格的命名不符而中断加载过程
```
相关问题
model.load_state_dict(pretrain_dict, strict=False)什么意思
这行代码的作用是将预训练模型的参数加载到当前模型中。其中,`pretrain_dict`是预训练模型的参数字典,`strict=False`表示在加载参数时,如果当前模型中的某些参数在预训练模型中没有对应的参数,则不报错,而是跳过这些参数。如果`strict=True`,则会要求预训练模型和当前模型的参数完全一致,否则会报错。
msg = self.load_state_dict(state_dict, strict=False)
这行代码是用来加载预训练模型的参数。其中,state_dict 是一个 Python 字典对象,它将每个层的参数映射到它们的相应张量。load_state_dict 方法会将这些参数加载到模型中。strict=False 表示如果预训练模型的参数和当前模型的参数形状不一致时,不会抛出异常,而是忽略这些参数。如果 strict=True,则会抛出异常。