load_state_dict()参数详解
时间: 2023-10-16 22:11:34 浏览: 54
`load_state_dict()` 是一个 PyTorch 中用于加载模型参数的函数。它的作用是将已经训练好的模型参数从文件中读取出来,并加载到模型中去。该函数的参数如下:
- `state_dict`:是一个字典对象,它包含了所有的参数及其对应的值。
- `strict`:表示是否采用严格模式。如果为 True,则要求 state_dict 中的参数都要与模型中的参数完全一致。如果为 False,则只要求 state_dict 中的参数名与模型中的参数名一致即可。
- `map_location`:表示将模型参数映射到哪个设备上。如果为 None,则表示映射到当前设备上。如果不为 None,则需要指定一个设备名,例如 'cpu' 或 'cuda:0' 等。
`load_state_dict()` 函数可以用于从文件中加载模型参数,例如:
```python
model = MyModel() # 创建模型对象
state_dict = torch.load('model.pth') # 从文件中读取参数
model.load_state_dict(state_dict) # 将参数加载到模型中
```
其中,`model.pth` 是包含了模型参数的文件。在加载参数之前,需要先创建一个空的模型对象 `model`,然后再通过 `load_state_dict()` 函数将参数加载到模型中。
相关问题
load_state_dict
`load_state_dict()` 是一个 PyTorch 中的函数,用于从一个字典对象中加载神经网络的参数。这个函数可以将先前训练好的神经网络的参数恢复到一个新的神经网络中,或者从一个已经训练好的神经网络中加载部分参数到新的神经网络中。
具体来说,`load_state_dict()` 函数接受一个字典对象作为参数,这个字典对象包含了先前训练好的神经网络的所有参数。这些参数通常是通过 `state_dict()` 函数来获取的,这个函数会返回一个字典对象,包含了神经网络中所有的参数。然后,我们可以使用 `load_state_dict()` 函数将这些参数加载到新的神经网络中。
例如,以下代码片段展示了如何使用 `load_state_dict()` 函数将一个先前训练好的神经网络的参数加载到一个新的神经网络中:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 创建一个新的 ResNet18 神经网络
new_model = models.resnet18()
# 加载预训练的 ResNet18 神经网络的参数
pretrained_model = models.resnet18(pretrained=True)
state_dict = pretrained_model.state_dict()
# 将预训练的神经网络的参数加载到新的神经网络中
new_model.load_state_dict(state_dict)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个新的 ResNet18 神经网络 `new_model`。然后,我们使用 `models.resnet18(pretrained=True)` 创建了一个预训练好的 ResNet18 神经网络 `pretrained_model`,并使用 `state_dict()` 函数获取了它的所有参数。最后,我们使用 `load_state_dict()` 函数将预训练的神经网络的参数加载到新的神经网络中。
_load_from_state_dict
_load_from_state_dict 是一个方法,用于从一个保存的模型状态字典加载参数。通过调用这个方法,可以将保存的模型参数加载到当前模型中,以便进行进一步的训练或推理。
在使用 _load_from_state_dict 方法时,需要提供一个模型状态字典作为参数。模型状态字典是一个 Python 字典,它包含了模型的各个参数的名称和对应的张量数值。通过加载这个字典,可以恢复模型的参数。
请注意,_load_from_state_dict 方法是一个内部方法,一般情况下不需要直接调用它。在实际使用中,常用的方式是使用 PyTorch 提供的模型类的 load_state_dict 方法来加载模型参数,该方法会在内部调用 _load_from_state_dict 方法。
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