load_state_dict_from_url函数

时间: 2023-04-25 09:03:42 浏览: 887
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2DFAN4_1.5-a60332318a.zip

load_state_dict_from_url函数是一个PyTorch中的函数，用于从指定的URL中加载预训练模型的参数。该函数可以自动下载模型参数文件，并将其加载到指定的模型中。该函数的输入参数包括URL、文件名、模型参数字典等。该函数的输出是一个模型参数字典，可以用于初始化模型的参数。
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model_sav.seek(0) dict_list = torch.load(model_sav) agent.ModalFusion.load_state_dict(dict_list[0]) agent.GraphConstruct.load_state_dict(dict_list[1]) agent.MessagePassing.load_state_dict(dict_list[2])

你想知道这段代码的作用是什么吗？这段代码是从一个保存的模型文件中读取并加载了多个子模型的权重参数，...load_state_dict()函数是将相应子模型的权重参数加载到agent对象的成员变量中。最后，整个模型就被加载好了。

def _resnetRGBD(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNetRGBD(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码实现了一个RGB-D图像的ResNet模型，其中包含了一个_resnetRGBD函数，该函数接收几个参数: - arch：ResNet模型的版本，如resnet18、resnet34等。 - block：ResNet模型的基本块类型，如BasicBlock、Bottle...

def xception(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = Xception(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) # if key == 'conv1.weight': # continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

如果 pretrained 参数为 True，则会从预定义的 URL 中下载对应的权重文件，并将其加载到模型中。加载预训练权重的过程会比较耗时，建议使用 GPU 来加速运算。最后，函数返回创建的模型对象。 从报错信息来看，...

from timm.models.helpers import ( load_state_dict_from_hf, load_state_dict_from_url, has_hf_hub, adapt_input_conv, default_cfg_for_features, )

- load_state_dict_from_url: 从URL加载状态字典，用于加载预训练的权重。 - has_hf_hub: 检查是否使用了Hugging Face模型库。 - adapt_input_conv: 适应输入的卷积层，按照一定的规则调整输入的通道数和卷积...

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load_state_dict_from_url 和 model_zoo.load_url 都是 PyTorch 库中用于从 URL 加载模型权重的函数。 load_state_dict_from_url 函数用于从给定的 URL 加载模型的状态字典 (state_dict)。state_dict 包含了模型的...

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def xceptionRGBD(arch,pretrained=False, **kwargs): model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

在加载预训练权重时，代码首先会使用 model_zoo.load_url() 函数从网络上下载预训练权重，并将其加载到模型中。然后，代码会遍历模型的 state_dict，并将其与预训练权重进行匹配。在这个过程中，代码会跳过 conv1....

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def _vgg(arch: str, cfg: str, batch_norm: bool, pretrained: bool, progress: bool, **kwargs: Any) -> VGG: if pretrained: kwargs['init_weights'] = False model = VGG(make_layers(cfgs[cfg], batch_norm=batch_norm), **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) model.load_state_dict(state_dict) return model

这是一个用于构建VGG模型的函数。它接受一些参数，包括模型的架构（arch）、配置（cfg）、是否使用批量归一化（batch_norm）、是否使用预训练的权重（pretrained）以及其他一些参数。 如果预训练参数被设置为True，...

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False,**kwargs): """ Construct Xception. """ model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

这个函数已经被弃用了，现在应该使用torch.hub.load_state_dict_from_url()函数来代替。使用方法类似，只是函数名不同。而且，需要将预训练模型的URL作为参数传递给函数，而不是使用model_urls字典。

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)

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_...

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