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)
时间: 2024-02-26 07:55:58 浏览: 34
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。
相关问题
self.model_path = 'dqn.pth' if pretrained: if os.path.exists(self.model_path): self.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location='cpu'))
这段代码是一个模型加载的过程。首先,定义了一个模型路径`self.model_path`,指定为`dqn.pth`。然后,如果`pretrained`参数为True,并且模型路径存在,就会使用`torch.load`函数加载模型参数,并通过`load_state_dict`方法将参数加载到模型中。
`torch.load`函数用于加载保存的模型参数。它接受一个文件路径作为输入,并返回一个包含模型参数的字典。在这段代码中,通过指定`map_location='cpu'`参数,可以将模型参数加载到CPU上。
最后,通过调用`load_state_dict`方法,将加载的模型参数应用到模型中。这样,模型就被初始化为预训练的状态,并可以在后续的操作中使用。
pretrained_dict = torch.load(model_path)['state_dict']
这行代码是加载预训练模型的权重参数。`torch.load(model_path)`会加载模型参数文件,返回一个字典类型的对象,其中包含了模型的各个参数。`['state_dict']`是获取字典中的参数字典,因为模型参数保存在`state_dict`中。最后,将参数字典赋值给`pretrained_dict`变量。
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