resnet = models.resnet50(pretrained=False) state_dict = torch.load(r"resnet50-0676ba61.pth") resnet.load_state_dict(state_dict)

这段代码的作用是加载一个预训练的 ResNet-50 模型。首先，我们创建一个 `resnet` 对象，使用 `models.resnet50(pretrained=False)` 来初始化一个空的 ResNet-50 模型。然后，我们使用 `torch.load` 函数加载预训练模型的权重数据，该数据保存在名为 "resnet50-0676ba61.pth" 的文件中。最后，通过调用 `resnet.load_state_dict(state_dict)`，将加载的权重数据应用到 `resnet` 模型上，使其具有预训练模型的参数。这样，`resnet` 对象就成为了一个具有预训练权重的 ResNet-50 模型。

相关问题

model_weight_path = "./resnet50-pre.pth"#训练文件 missing_keys, unexpected_keys = net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path), strict=False)

这段代码用于加载ResNet-50模型预训练好的权重参数。在深度学习中，通常需要使用大量的数据进行模型训练，训练完成后可以得到模型的权重参数。这些参数可以被保存下来，以便在需要的时候重新加载到模型中，从而避免重新训练模型。

在这里，我们使用torch.load函数从文件路径model_weight_path中加载预训练好的权重参数，并通过调用net.load_state_dict函数将参数加载到模型中。同时，由于可能存在一些参数名称不匹配的情况，我们通过设置strict=False来允许部分参数不匹配的情况。完成参数加载后，函数会返回两个列表missing_keys和unexpected_keys，分别表示在加载过程中缺失的参数和多余的参数。

pretrain_model = resnet34(pretrained=False) # 94.6% num_ftrs = pretrain_model.fc.in_features # 获取全连接层的输入。新加进去的层，训练单独训练最后一层 pretrain_model.fc = nn.AdaptiveAvgPool2d(4) # 全连接层改为不同的输出，自己需要的输出 print(pretrain_model) pretrained_dict = torch.load('./resnet34_pretrain.pth') pretrained_dict.pop('fc.weight') pretrained_dict.pop('fc.bias') print(pretrained_dict) model_dict = pretrain_model.state_dict() print(model_dict) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) print(model_dict) pretrain_model.load_state_dict(model_dict) print(pretrain_model) for name, value in pretrain_model.named_parameters(): if (name != 'fc.weight') and (name != 'fc.bias'): value.requires_grad = False params_conv = filter(lambda p: p.requires_grad, pretrain_model.parameters()) # 要更新的参数在parms_conv当中 model = pretrain_model.to(device) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(params_conv, lr=1e-3) # 初始学习率 为什么会出现"ValueError: optimizer got an empty parameter list"错误

出现"ValueError: optimizer got an empty parameter list"错误通常是因为没有可训练的参数传递给了优化器。在你的代码中，这个错误可能是由以下原因导致的：

1. 检查`params_conv`变量是否包含可训练的参数。`params_conv`应该是一个包含需要更新的参数的列表或迭代器。确保在`pretrain_model.parameters()`中有可训练的参数。

2. 确保网络模型中的参数名称与预训练模型中加载的参数名称相匹配。通过打印`pretrain_model.named_parameters()`可以查看模型中的参数名称。确保预训练模型中的参数与模型中的参数名称一致。

3. 确保预训练模型中已经移除了全连接层的权重和偏置项。你在代码中使用了`pretrained_dict.pop('fc.weight')`和`pretrained_dict.pop('fc.bias')`来移除全连接层的权重和偏置项，确认这部分代码正确执行，并且移除了正确的键。

如果以上步骤都没有问题，那么可能是其他地方导致的错误。如果你能提供完整的错误信息和相关代码，我可以更详细地帮助你解决问题。