python中net.load_state_dict如何使用
时间: 2023-09-24 15:11:00 浏览: 52
在 PyTorch 中,`net.load_state_dict()` 函数用于加载预训练的模型参数到你定义的神经网络模型中。`load_state_dict()` 函数可以接受一个字典对象作为输入,这个字典对象包含了预训练模型的参数列表。
下面是一个简单的示例,展示了如何使用 `load_state_dict()` 函数加载预训练模型的参数:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 28 * 28, 1024)
self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = x.view(-1, 128 * 28 * 28)
x = self.fc1(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 创建一个新的神经网络模型
net = Net()
# 加载预训练模型的参数
state_dict = torch.load("pretrained_model.pth")
net.load_state_dict(state_dict)
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个新的神经网络模型 `Net`,然后使用 `torch.load()` 函数加载预训练模型的参数到一个字典对象 `state_dict` 中。最后,我们使用 `net.load_state_dict()` 函数将预训练模型的参数加载到我们定义的神经网络模型中。
需要注意的是,预训练模型的参数必须与你定义的神经网络模型结构匹配。如果两者不匹配,`load_state_dict()` 函数会报错。如果预训练模型的参数与你定义的神经网络模型结构不匹配,你需要手动调整模型结构或者只加载部分参数。
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