深度学习加载GPU并行训练后的模型model.load_state_dict(torch.load(path)) 导致的问题

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#深度学习 #计算机视觉 #人工智能 #神经网络 #pytorch

本文介绍了在使用PyTorch训练模型时遇到的两个常见问题：1) 加载预训练模型时出现'Missingkey(s)instate_dict'错误；2) 在进行模型测试时，结果全部为0或固定值。针对这些问题，提供了解决方案。对于状态字典加载错误，可以使用`load_state_dict`方法并指定`strict=False`来忽略未匹配的键。对于测试结果异常，可能涉及模型初始化、损失函数或评估指标的设置，需要检查模型结构、权重加载和数据预处理等环节。

问题描述
1、Missing key(s) in state_dict
2、测试结果全部为0或者全部为某一固定值

解决方法：
checkpoint = torch.load(path)
model.load_state_dict({k.replace(‘module.’, ‘’): v for k, v in checkpoint.items()}, strict=False)

【Pytorch实战教程】Pytorch中model.load_state_dict()的详细介绍
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原文转载至https://www.cnblogs.com/jinjunweina/p/12671833.html 使用Pytorch在多GPU下保存和加载训练模型参数遇到的问题 最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目，在模型保存和加载过程中遇到了问题，最终通过在网卡查找资料得已解决，故以此记之，以备忘却。 首先，是在使用多GPU进行模型训练的过程中，在保存模型参数时，应该使用类似如下代码进行保存： torch.save({ 'epoch': epoch,
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解释这段代码“class Predictor: def __init__(self, model_path='dnn_model.pth', scaler_path='scaler_params.npz'): self.model = DNN() self.model.load_state_dict(torch.load(model_path)) self.model.eval() params = np.load(scaler_path) self.min_val = params['min_val'] self.max_val = params['max_val'] def predict(self, X): """输入形状应为 (n_samples, 16)""" assert X.shape[1] == 16, "需要16维特征输入" with torch.no_grad(): X_norm = (X - self.min_val) / (self.max_val - self.min_val + 1e-8) tensor_X = torch.FloatTensor(X_norm) return self.model(tensor_X).numpy().flatten()”
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