msg = self.load_state_dict(state_dict, strict=False) logger.info('Missing keys: {}'.format(msg.missing_keys)) logger.info('Unexpected keys: {}'.format(msg.unexpected_keys)) logger.info(f"=> loaded successfully '{self.pretrained}'") del checkpoint torch.cuda.empty_cache()
时间: 2023-06-19 18:06:33 浏览: 59
这段代码是在加载预训练模型的权重时使用的。调用了 PyTorch 中的 `load_state_dict()` 方法,将预训练模型的权重载入到当前模型中。`strict=False` 表示可以忽略一些在当前模型中不存在的权重,这样可以避免一些不必要的错误。加载成功后,打印出缺失的权重和未预期的权重,并删除 `checkpoint` 变量并清空 GPU 缓存。其中 `logger` 是一个日志记录器,用来记录一些信息,方便调试和排错。
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msg = self.load_state_dict(state_dict, strict=False)
这段代码是用来加载模型权重的。`state_dict` 是一个字典对象,包含了模型中所有的参数和对应的权重。`load_state_dict()` 方法会将这些参数和权重加载到当前模型中。
`strict` 参数的默认值为 `True`,表示严格匹配模型参数和权重的名称和形状。如果遇到名称或形状不匹配的参数,就会抛出错误。如果将 `strict` 设为 `False`,则可以忽略名称或形状不匹配的参数,只加载匹配的参数和权重。
log = model.load_state_dict(state_dict, strict=False) assert log.missing_keys == ['fc.weight', 'fc.bias']
这段代码的作用是将预训练模型的权重加载到当前模型中。`state_dict` 是一个字典类型的对象,它保存了预训练模型中每个参数的名称和对应的权重值。`model.load_state_dict(state_dict, strict=False)` 函数将这个字典中的权重值加载到当前模型中。
`strict=False` 的作用是允许加载部分权重。如果预训练模型中有一些参数在当前模型中没有对应的参数,或者形状不同,则会被忽略。加载完成后,函数会返回一个 `log` 对象,其中包含了加载过程中的一些信息,如缺失的参数名称列表等。
在这段代码中,我们用 `assert` 语句检查了加载过程中是否有缺失的参数。如果有,则会抛出一个异常,提示我们加载过程中出现了问题。这里的提示信息是 `log.missing_keys == ['fc.weight', 'fc.bias']`,即预训练模型中缺失了名为 `fc.weight` 和 `fc.bias` 的两个参数。