torch.load()后给字典添加键值对

可以像操作普通字典一样，在torch.load()返回的字典对象上直接添加键值对。例如：

import torch

# 加载模型
model_dict = torch.load('model.pt')

# 在字典中添加键值对
model_dict['new_key'] = 'new_value'

这样就可以在加载的模型参数字典中添加新的键值对了。注意，这种操作可能会影响模型的正确性，应该根据具体情况谨慎操作。

相关问题

net.load_state_dict(torch.load(PATH))报错如何解决

当尝试通过`net.load_state_dict(torch.load(PATH))`加载网络状态字典时遇到错误，可能是由于以下几个原因：

1. **大小不匹配**：网络结构（net）与存储的模型结构（state_dict）不匹配。确保你在加载前创建的网络结构与保存时的网络完全一样，或者在加载时使用`strict=False`来忽略键值不匹配的问题：

   net.load_state_dict(torch.load(PATH), strict=False)

2. **设备问题**：加载的权重是在GPU上训练的，而网络是在CPU上运行的，这时需要先将加载的state_dict移动到CPU上：

   device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
   state_dict = torch.load(PATH, map_location=device)
   net.load_state_dict(state_dict)

3. **数据类型转换**：检查state_dict中的数据类型是否与网络期望的一致。有时可能需要强制转换数据类型：

   net.load_state_dict(state_dict, dtype=torch.float32)

4. **旧版本PyTorch**：如果模型是在新版本的PyTorch中训练的，旧版可能无法正确处理某些新的数据结构或层。在这种情况下，升级到最新版的PyTorch可能解决问题。

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。