model_state_dict包括权重参数吗
时间: 2023-08-28 20:55:03 浏览: 51
是的,`model_state_dict`包括了模型的权重参数。在PyTorch中,模型的权重参数被存储在模型的状态字典中。`model_state_dict`是一个字典类型的对象,其中键是参数的名称,值是对应参数的张量。通过加载`model_state_dict`,我们可以将之前训练好的权重参数应用到模型中,或者将当前模型的权重参数保存下来以备后续使用。
相关问题
.load_state_dict只导入部分权重
.load_state_dict()函数可以用来加载模型的权重。默认情况下,它要求完全匹配,即加载的权重字典的键必须与模型的参数键完全匹配,否则会报错。但是,你可以通过将strict参数设置为False来实现部分匹配,这样只会加载权重字典中存在的参数,不匹配的参数会被跳过。例如,你可以使用以下代码来加载部分权重:
```python
pretrained_dict = torch.load(weight_path)
model.load_state_dict(pretrained_dict, strict=False)
```
这样,只有权重字典中存在的参数才会被加载到模型中,不匹配的参数会被跳过。你还可以使用if语句来进行进一步的筛选,只加载满足特定条件的参数。例如,你可以使用以下代码来加载满足条件的权重:
```python
import pickle
with open(weights_path, 'rb') as f:
obj = f.read()
weights = {key: weight_dict for key, weight_dict in pickle.loads(obj, encoding='latin1').items() if (key in model_dict and 'Prediction' not in key)}
model.load_state_dict(weights)
```
这样,只有满足条件的权重参数才会被加载到模型中。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Deeplearning/Pytorch,中只导入部分层权重的方法](https://blog.csdn.net/Victorshengw/article/details/128135020)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Pytorch加载模型只导入部分层权重,即跳过指定网络层的方法](https://blog.csdn.net/m0_61899108/article/details/124469862)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
model.load_state_dict报错
model.load_state_dict报错是由于模型载入参数键不匹配造成的。具体原因是在载入参数时,模型的state_dict中缺少了一些键或者有一些额外的键。
解决这个问题的方法有两种。第一种方法是手动修改state_dict,使其键与模型中的参数键匹配。你可以使用model.state_dict()来查看模型的参数键,然后通过添加或删除state_dict中的键来实现匹配。第二种方法是在载入参数时使用strict=False参数,这样可以忽略掉一些不匹配的键,但是要注意这可能会导致一些参数无法载入或者参数不正确。
需要注意的是,如果你选择使用strict=False参数,请确保模型的结构与载入参数的结构是一致的,否则可能会导致模型无法正常工作。你可以通过查看模型的结构和载入参数的结构来确保它们的一致性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【pytorch载入模型参数报错以及解决办法,小心使用strict=False】](https://blog.csdn.net/qq_44698655/article/details/123730036)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [ResNet模型权重.zip](https://download.csdn.net/download/qq_45388369/21057686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]