model.load_state_dict()

时间: 2023-03-19 12:29:59 浏览: 123
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load_Model

model.load_state_dict()是一个PyTorch中的函数，用于加载模型的参数。它可以将预训练模型的参数加载到新的模型中，或者将之前训练好的模型的参数加载到当前模型中，以便继续训练或进行推理。
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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...
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2DFAN4_1.5-a60332318a.zip

model.load_state_dict(torch.load('2DFAN-4-1.5.pth')) # 设置模型为评估模式 model.eval() # 对新的面部图像进行预测 with torch.no_grad(): image = preprocess(input_image) outputs = model(image) ...

model.load_state_dict

(model_state_dict) ...In the above example, the state dictionary of the model is loaded from the file model_state_dict.pth and is loaded into the model object using the load_state_dict method.

model.load_state_dict(model_state, strict=True) optimizer.load_state_dict(optimizer_state)

其中，model.load_state_dict()用于加载模型的状态字典，optimizer.load_state_dict()用于加载优化器的状态字典。在加载模型状态字典时，可以通过设置strict参数来控制是否严格匹配状态字典的键值和模型的键值。如果...

model.load_state_dict(pretrained_state_dict)

这是一个加载预训练模型权重的代码段，其中pretrained_state_dict是指先前训练好的模型权重参数字典。通过这段代码，我们可以将这些预训练的权重参数加载到我们当前训练的模型中，以便我们可以在更少的训练时间内...

model.load_state_dict(torch.load

这条代码是PyTorch中加载已保存的训练模型参数的命令。其中的“model”表示训练好的模型，而“load_state_dict”函数则用于将已保存的模型参数加载到模型中。在括号内通常会指定已保存模型参数文件的路径。

model.load_state_dict报错

model.load_state_dict报错是由于模型载入参数键不匹配造成的。具体原因是在载入参数时，模型的state_dict中缺少了一些键或者有一些额外的键。 解决这个问题的方法有两种。第一种方法是手动修改state_dict，使其键...

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False, **kwargs): model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

在加载预训练权重时，代码首先会使用 model_zoo.load_url() 函数从网络上下载预训练权重，并将其加载到模型中。然后，代码会遍历模型的 state_dict，并将其与预训练权重进行匹配。在这个过程中，代码会跳过 conv1....

model.load_state_dict(weights_dict)

model.load_state_dict(weights_dict) 是一个 PyTorch 中用来加载预训练模型权重的函数。它将一个保存了模型参数的字典加载到模型中，使得模型的参数与预训练模型的参数一致。这个函数通常用于迁移学习，将预训练...

model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

注意：在调用 load_state_dict() 之前，要确保你要加载的模型 (model_to_load) 类型与checkpoint中的 model_state_dict 相匹配。如果不匹配，可能会导致错误，因为不同类型的模型可能有不同的参数结构。

def _resnetRGBD(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNetRGBD(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码实现了一个RGB-D图像的ResNet模型，其中包含了一个_resnetRGBD函数，该函数接收几个参数: - arch：ResNet模型的版本，如resnet18、resnet34等。 - block：ResNet模型的基本块类型，如BasicBlock、Bottle...

model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device) load_key, no_load_key, temp_dict = [], [], {} for k, v in pretrained_dict.items(): if k in model_dict.keys() and np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v): temp_dict[k] = v load_key.append(k) else: no_load_key.append(k) model_dict.update(temp_dict) model.load_state_dict(model_dict)

最后，将 temp_dict 中保存的权重更新到 model_dict 中，并调用 model 的 load_state_dict 方法将 model_dict 中的权重加载到当前模型中。 返回值包括三个列表：load_key 列表保存了需要加载的权重的键，no_load_...

def _resnet(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNet(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) # if key == 'conv1.weight': # continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码中的 _resnet 函数实现了一个 ResNet 网络的加载过程，其中 ResNet 类是一个 ResNet 网络的实现，load_state_dict_from_url 函数用于从官方预训练模型的 URL 中下载预训练模型的参数，model.state_...

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False,**kwargs): """ Construct Xception. """ model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

这个函数已经被弃用了，现在应该使用torch.hub.load_state_dict_from_url()函数来代替。使用方法类似，只是函数名不同。而且，需要将预训练模型的URL作为参数传递给函数，而不是使用model_urls字典。

model.load_state_dict(best_model_wts)

model.load_state_dict(best_model_wts)是将保存的最佳模型权重加载到当前模型中的操作。在训练过程中，可能会保存多个模型的权重，并在验证集上选择表现最好的模型作为最佳模型。然后，使用model.load_state_dict()...
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