两个网络是交替训练的,而且是分开保存参数。但是测试的时候只测试其中一个网络,出现了missing keys的问题
时间: 2024-02-12 13:05:42 浏览: 18
如果在测试时只测试其中一个网络,但是该网络中有一些参数在交替训练时是由另一个网络更新的,那么就会出现 missing keys 的问题。
解决这个问题的一个常见方法是在保存网络参数时,将两个网络的参数都保存下来,并且将参数的 key 前缀分别指定为不同的字符串,以区分两个网络的参数。在加载参数时,需要指定对应网络的前缀来加载参数。
例如,在 PyTorch 中,可以使用如下代码来保存两个网络的参数:
```python
torch.save({
'model1_state_dict': model1.state_dict(),
'model2_state_dict': model2.state_dict(),
}, PATH)
```
在加载参数时,可以使用如下代码:
```python
model1 = Model1()
model2 = Model2()
checkpoint = torch.load(PATH)
model1.load_state_dict({k.replace('model1_', ''): v for k, v in checkpoint['model1_state_dict'].items()})
model2.load_state_dict({k.replace('model2_', ''): v for k, v in checkpoint['model2_state_dict'].items()})
```
这样,即使只加载其中一个网络的参数,也不会出现 missing keys 的问题。需要注意,加载参数时需要将对应网络的前缀替换为 `''`,否则会出现 key 无法匹配的问题。