解释 @Dict(dictTable = "sys_depart", dicText = "depart_name", dicCode = "id")

时间: 2023-07-19 10:49:58 浏览: 186

pytorch 状态字典:state_dict使用详解

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PyTorch中的`state_dict`是一个非常重要的工具，它用于保存和加载模型的参数。`state_dict`是一个Python字典，其中键是网络层的标识，值是对应层的权重和偏差等参数。这个功能使得在训练过程中可以方便地保存模型的训练状态，以便在后续的训练或推理中恢复。在PyTorch中，当你定义了一个模型（`nn.Module`的子类）并对其进行初始化后，你可以通过`model.state_dict()`来获取模型的`state_dict`。这是一个自动创建的字典，包含了所有可训练层（如卷积层、线性层）的参数。优化器（如`optim.SGD`或`optim.Adam`）同样拥有自己的`state_dict`，它包含了优化器的状态信息，比如学习率（lr）、动量（momentum）和权重衰减（weight_decay）等超参数。保存模型的`state_dict`通常使用`.pt`或`.pth`扩展名的文件。例如，你可以使用`torch.save(model.state_dict(), PATH)`将模型的参数保存到指定路径。在加载时，首先实例化模型，然后调用`model.load_state_dict(torch.load(PATH))`，这样模型就会恢复到保存时的状态。需要注意的是，加载后应该调用`model.eval()`将模型置于评估模式，因为在训练和评估模式下，像Dropout和BatchNorm这样的层会有不同的行为。除了保存和加载模型的参数，你还可以直接保存整个模型对象，使用`torch.save(model, PATH)`，然后通过`torch.load(PATH)`恢复。但是，这种方法会包含模型的整个计算图，可能占用更多空间。加载时同样需要调用`model.eval()`。如果需要将某一层的参数从一个模型加载到另一个模型，但两者的键不完全匹配，可以通过修改加载的`state_dict`中的键来匹配目标模型。例如，如果要加载的`state_dict`中的`conv1.weight`键需要匹配目标模型的`conv1`层，可以这样做： ```python conv1_weight_state = torch.load('./model_state_dict.pt')['conv1.weight'] model.conv1.weight.data.copy_(conv1_weight_state) ``` 对于参数的训练性控制，可以通过遍历模型的参数并设置`requires_grad`属性来实现。例如，如果想让预训练模型的所有参数不可训练，可以这样做： ```python for param in model.pretrained.parameters(): param.requires_grad = False ``` 需要注意的是，不能直接对模型层对象如`model.conv1`设置`requires_grad`，因为`requires_grad`是Tensor的属性，而不是Layer的属性。因此，你需要遍历模型的参数列表进行操作。总结来说，`state_dict`是PyTorch中管理和转移模型参数的核心工具，它简化了模型的持久化和复用，对于模型训练和部署至关重要。通过理解和熟练运用`state_dict`，你可以更有效地管理模型的训练过程，并在不同环境间迁移模型。

这是一个注解，用于定义一个字段的数据字典。其中，参数dictTable指定了数据字典的表名，dicText指定了数据字典表中用于显示的字段名，dicCode指定了数据字典表中用于存储值的字段名。在使用该注解后，该字段的值将会自动从数据字典中获取，并显示为对应的文本。例如，如果该字段的值为1，对应的数据字典中id为1的记录的depart_name字段值将会显示出来。这个注解一般在后台管理系统的开发中使用较多，方便用户管理数据的时候能够更好的理解数据内容。

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解释 @Dict(dictTable = "sys_depart", dicText = "depart_name", dicCode = "id")

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