model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location="cpu")["model"], strict=False)
时间: 2024-05-28 08:14:50 浏览: 16
这段代码是用于加载预训练模型的权重。`weights_path` 是预训练模型保存的文件路径,`map_location="cpu"` 表示将模型加载到 CPU 上,如果你的计算机有 GPU,可以将其设置为 `"cuda"`。
`torch.load(weights_path, map_location="cpu")` 加载保存的模型权重。`["model"]` 是一个字典键,它指定了我们要加载的模型的权重。`strict=False` 表示在加载权重时允许出现与模型结构不匹配的情况。这在微调模型时是非常有用的。
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 ]
if args.weights != "": assert os.path.exists(args.weights), "weights file: '{}' not exist.".format(args.weights) weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 删除有关分类类别的权重 for k in list(weights_dict.keys()): if "head" in k: del weights_dict[k] print(model.load_state_dict(weights_dict, strict=False))
这段代码的作用是加载预训练模型的权重,并将其应用于当前的模型中。如果 `args.weights` 参数不为空,则会检查指定的权重文件是否存在。接着,使用 `torch.load()` 函数加载权重文件,`map_location=device` 参数表示将模型加载到指定的设备上(例如 CPU 或 GPU)。然后,删除与分类类别相关的权重(因为当前的模型可能与预训练模型的分类类别不同)。最后,使用 `model.load_state_dict()` 函数将加载的权重应用于当前的模型中,`strict=False` 参数表示允许加载的权重字典中存在当前模型中不存在的键。函数返回值为 `None`。
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