torch.save(G.state_dict(), f"./models/generator_{epoch}.pt") 解释

这是一个用于保存 PyTorch 中模型参数的函数。其中 G 是 PyTorch 中的模型，state_dict() 函数将模型的每个层的权重和偏差作为 key-value 对保存在一个字典中。torch.save 函数则将该字典保存为二进制文件，其中包含了模型的所有参数。epoch 是当前训练的轮数，用于保存每个训练轮次的模型参数。保存模型参数的目的是为了在不同的场景下可以重新加载已经训练好的模型。

相关问题

Unexpected key(s) in state_dict: "epoch", "generator", "discriminator", "optimizer_g".

这个错误是由于在加载模型参数时，发现了一些在模型参数字典中未定义的键，这些键可能是在保存模型参数时额外添加的其他信息。如果你确定这些键不会影响到模型的加载和使用，可以尝试在加载模型参数时忽略这些键。你可以使用 `strict=False` 参数来忽略这些错误，如下所示：

model.load_state_dict(torch.load(PATH), strict=False)

如果你需要对这些额外的键进行处理，你可以先加载模型参数字典，然后再手动将这些键删除或更新为模型定义的值。

Error(s) in loading state_dict for Generator:

Error(s) in loading state_dict for Generator是模型加载时的错误。产生这个错误的原因是在训练时使用了DataParallel进行多GPU，并且该方法会自动在模型的key前添加"module."。解决方案是删除掉这个"module."，然后重新加载模型的state_dict。

以下是解决方案的代码：

gentmps = torch.load("./saved_models/generator_%d.pth" % opt.epoch)
new_gens = OrderedDict()
for k, v in gentmps.items():
    name = k.replace('module.', '') # 删除'module.'
    new_gens[name] = v

generator.load_state_dict(new_gens)