model.load_state_dict(pretrained_dict.state_dict(),strict=False) AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'state_dict'
时间: 2023-10-30 19:05:15 浏览: 56
这个错误提示说明传入 `pretrained_dict` 的是一个元组(tuple)对象,而不是一个 PyTorch 的模型参数字典(state_dict)。因此,在调用 `.state_dict()` 方法时会出现错误。
请确认 `pretrained_dict` 是一个 PyTorch 模型的参数字典,或者是可以被转换成参数字典的对象。如果 `pretrained_dict` 是一个元组,你可以尝试将其转换成字典类型,例如:
```
pretrained_dict = {(k[7:]): v for k, v in pretrained_dict.items() if 'model.' in k}
```
这段代码会将元组中的每个项的键(key)的前缀 `model.` 去除,并且只保留包含该前缀的项。这样可以滤除一些无关的项,从而得到一个更加干净的参数字典。然后你可以将其传入 `load_state_dict()` 方法中。
相关问题
model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=True)
model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=True)是一个用于加载模型权重的函数。它的作用是将保存在model_path路径下的模型权重加载到当前的模型中。
具体来说,model.load_state_dict()函数会将保存的模型权重加载到当前模型的state_dict中。state_dict是一个字典对象,它将每个层的参数映射到对应的张量。通过调用torch.load()函数加载模型权重文件,然后使用load_state_dict()函数将加载的权重赋值给当前模型。
参数strict=True表示严格匹配模型权重的键值对。如果模型定义和加载的权重不完全匹配,将会抛出一个错误。这是为了确保模型的结构和权重是一致的,避免出现错误或意外行为。
如果strict=False,那么加载过程中不会抛出错误,而是忽略不匹配的键值对。这在迁移学习或模型微调时可能会有用,可以只加载部分权重而不影响其他层的训练。
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。
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