model.load_state_dict(pretrained_dict['model_state_dict'], strict=True)怎么删除无用的参数
时间: 2024-01-15 19:12:50 浏览: 22
你可以使用以下代码删除无用的参数:
```
pretrained_dict = torch.load('trained.pth')
model_dict = model.state_dict()
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
model.load_state_dict(pretrained_dict, strict=True)
```
这段代码将从预训练模型的参数字典中筛选出与新模型对应的参数,并将它们加载到新模型中。通过设置`strict=True`,不匹配的参数将会被抛弃。
相关问题
model.load_state_dict(model_state, strict=True) optimizer.load_state_dict(optimizer_state)
这是PyTorch中用于加载模型和优化器状态字典的函数。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strict=True,则要求状态字典的键值和模型的键值完全匹配;如果strict=False,则允许状态字典的键值是模型键值的子集。
model.load_state_dict怎么删除无用的参数
在使用`model.load_state_dict()`加载参数时,可以使用`strict=False`参数来跳过或删除不匹配的参数。这样可以避免加载无用的参数。具体使用方法如下:
```python
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
```
请注意,在使用`strict=False`时,需要确保加载的参数和模型的结构是兼容的,否则可能会导致错误。当存在不匹配的参数时,可以在加载参数后手动删除无用的参数。