pretrained_dict = torch.load('E:/fin/models/gen.pth') print(pretrained_dict.keys())上述语句打印出的键值dict_keys(['iteration', 'generator']) 怎么和下列生成器对齐:class ContextEncoder(nn.Module): def __init__(self): super(ContextEncoder, self).__init__() # 编码器 self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), ) # 解码器 self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(64, 3, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.Sigmoid(), ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x
时间: 2023-06-15 16:07:42 浏览: 47
在你提供的代码中,包含了一个名为ContextEncoder的类,该类包含了一个编码器和一个解码器。编码器使用了一个Sequential容器,其中包含了一系列卷积层、批量归一化层和LeakyReLU激活函数。解码器同样使用了一个Sequential容器,其中包含了一系列转置卷积层、批量归一化层和ReLU激活函数。最后一个转置卷积层的输出经过Sigmoid激活函数,输出的形状为(batch_size, 3, 64, 64),对应着RGB图像的三个通道。
而在你提供的代码中,打印出的字典中包含了两个键:iteration和generator。iteration表示训练迭代次数,而generator则是一个生成器。根据你提供的代码,无法判断这个生成器的具体实现,因此无法进一步判断它是否与ContextEncoder类对应。
相关问题
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。
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)
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。
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