Pytorch加载模型和权重

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转载 2022-10-04 20:01:25 440 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
pytorch保存、加载和解析模型权重 以Conv2d算子为例进行测试，首先设定卷积层输入为3，输出为3，卷积核为3*3，偏置bias为False。通过numpy随机一个3*3*3*3的矩阵作为自定义参数，将参数转换为Tensor以后，添加到dict中，然后通过load_state_dict将参数加载进网络。当加载某个模型文件后，如果需要查看模型中的算子和参数，可以将模型解析为字典，然后逐一打印。以lent5为例，将lenet5模型保存为权重文件，然后重新加载权重文件并解析其中每一层的参数。2、解析模型权重文件。 阅读详情

Pytorch加载模型和权重

转载：
1.参考网址：加载部分权重和模型 https://www.codeleading.com/article/64136293317/#google_vignette
2.参考网址：加载部分权重 https://www.codeleading.com/article/36251982606/
3.参考网址：加载部分模型 https://www.codeleading.com/article/27971006607/
4.参考网址：Pytorch加载模型不完全匹配 & 只加载部分参数权重 https://www.codeleading.com/article/48625906044/
版权声明：本文为weixin_44878336原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明

5.参考网址：Pytorch】修改网络后加载预训练权重 https://blog.youkuaiyun.com/g944468183/article/details/124805829
6.参考文献： 深度学习中修改了模型结构后，将官方的预训练权重文件转化为自己模型的权重文件 https://blog.youkuaiyun.com/qq_43598960/article/details/123792977

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#pytorch #深度学习 #人工智能
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44878336/article/details/124645268>
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