如何初始化 `model_dict` 字典，以便支持多种模型？

在PyTorch中，为了支持多种模型，初始化`model_dict`时可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个空字典，用于存储不同模型的`state_dict`[^1]:

model_dicts = {}

2. 当训练或定义一个新的模型时，先实例化模型，然后获取其`state_dict`：

class MyModel(nn.Module):
    # 定义模型结构...
    
my_model = MyModel()
model_dict = my_model.state_dict()

3. 如果模型名称或其他标识符可用，可以在字典键中加入这些信息，以便区分不同的模型：

model_name = "MyModel"
model_dicts[model_name] = model_dict

这样，`model_dicts`字典就可以存储不同模型的参数了。当需要加载特定模型的权重时，只需传入相应的模型名称即可：

specific_model_dict = model_dicts["MyModel"]
my_model.load_state_dict(specific_model_dict)

相关问题

model.load_state_dict需要手动创建文件嘛？

根据提供的引用内容，我没有看到需要手动创建文件的信息。`model.load_state_dict`是用于加载预训练模型参数的函数，需要提供一个包含参数信息的字典作为输入。这个字典可以通过`torch.load`函数从预训练模型文件中加载得到。因此，在使用`model.load_state_dict`时，需要提供预训练模型文件的路径，而不需要手动创建文件。

model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device) load_key, no_load_key, temp_dict = [], [], {} for k, v in pretrained_dict.items(): if k in model_dict.keys() and np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v): temp_dict[k] = v load_key.append(k) else: no_load_key.append(k) model_dict.update(temp_dict) model.load_state_dict(model_dict)

这段代码主要用于从预训练模型中加载部分权重到当前模型中，并返回加载情况。

首先，将当前模型的状态字典保存到 model_dict 变量中。然后，调用 torch.load 函数加载预训练模型的权重文件，并将结果保存到 pretrained_dict 变量中。接着，根据需要和不需要加载的权重的键，创建 load_key、no_load_key 和 temp_dict 变量。然后，对于 pretrained_dict 中的每个键值对，判断该键是否需要加载，如果需要加载，则将该键值对保存到 temp_dict 中，并将该键保存到 load_key 列表中；如果不需要加载，则将该键保存到 no_load_key 列表中。最后，将 temp_dict 中保存的权重更新到 model_dict 中，并调用 model 的 load_state_dict 方法将 model_dict 中的权重加载到当前模型中。

返回值包括三个列表：load_key 列表保存了需要加载的权重的键，no_load_key 列表保存了不需要加载的权重的键，temp_dict 字典保存了需要加载的权重的键值对。