model.load_state_dict怎么删除无用的参数
时间: 2024-01-15 13:12:50 浏览: 38
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。
相关问题
model.load_state_dict()函数的用法
`model.load_state_dict()` 函数是 PyTorch 中用于加载模型参数的函数。它的作用是将预训练或保存的模型参数应用到指定的模型对象上。
`load_state_dict()` 函数的基本语法如下:
```python
model.load_state_dict(state_dict, strict=True)
```
其中,`state_dict` 是一个包含模型参数的字典对象,它通常是通过 `torch.load()` 函数加载预训练或保存的模型文件得到的。`strict` 是一个布尔值参数,用于指定是否严格加载参数。
使用 `load_state_dict()` 函数可以完成以下任务:
1. 加载预训练模型参数:可以将预训练模型的权重加载到指定的模型对象中。通常,需要先创建一个与预训练模型结构相同的空模型对象,然后使用 `load_state_dict()` 函数将预训练模型的参数应用到该模型对象上。
2. 加载保存的模型参数:可以将保存的模型参数加载到指定的模型对象中。在使用 `torch.save()` 函数保存模型时,通常使用 `model.state_dict()` 方法获取模型的参数字典,然后将其保存到文件中。加载时,可以使用 `torch.load()` 函数加载保存的模型文件,并使用 `load_state_dict()` 函数将加载的参数应用到模型对象上。
示例代码:
```python
# 创建空模型对象
model = MyModel()
# 加载预训练模型参数
pretrained_state_dict = torch.load('pretrained_model.pt')
model.load_state_dict(pretrained_state_dict)
# 或者加载保存的模型参数
saved_state_dict = torch.load('saved_model.pt')
model.load_state_dict(saved_state_dict)
```
通过以上代码,可以加载预训练模型的参数或保存的模型的参数,并将其应用到 `MyModel` 类型的 `model` 对象上。这样,`model` 对象就具有了与预训练模型或保存的模型相匹配的权重。
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()
```
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