pytorch相同结构不同参数名模型加载权重

最新推荐文章于 2025-02-27 18:07:23 发布
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#pytorch #深度学习

  • 因为声明的网络模型比保存的模型bn层多一个参数num_batches_tracked，所以跳过它
import torch, copy

net=yourNet()
state_dict = copy.deepcopy(net.state_dict())
keys=[]
for key in state_dict:
	if(key
最低0.47元/天 解锁文章
PyTorch .pth 权重文件名称不一致
mmm305658979的博客
01-24 1988
比如初始权重key为module.fnet.conv1.weight，但是用另一种方式训练的模型不需要module，key名称把这些拿掉就行了 # Performs input mapping such that stage 0 model can be loaded if os.path.exists(args.model): prop_saved = torch.load(args.model) from collections import OrderedDict prop_s
Pytorch加载保存好的模型发现与实际保存模型的参数不一致
weixin_42416791的博客
09-03 1万+
Pytorch加载保存好的模型发现与实际保存的参数不一致发现问题初衷：问题：保存模型并打印参数：加载模型并打印模型参数问题来了解决问题先说结论原因：联想问题本质二级目录三级目录参考博客 发现问题 初衷： 最近跑深度学习代码，数据量比较庞大所以训练速度慢的一，一旦有什么问题训练突然停止了，心态都要炸了，所以这时候使用pytorch保存每轮训练好的模型（可以使用一些保存技巧，保存得到的当前最新的模型checkpoint，倒不至于每轮都保存），即使训练停止还能接着去加载保存好的模型得到当前模型输出结果，节省时间，
讨论PyTorch中模型加载时参数不一致的情况
敲代码的小风
03-13 8187
参考链接: torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict, strict=True) 首先保存参数不同的模型: 保存模型的代码: # 分别为来自CPU和GPU的模型保存参数， # 并再次将模型的参数加载到位于CPU或者GPU的模型上 import torch import torch.nn as nn torch.manual_seed(seed=20200910) class Model(torch.nn.Module): def __init__(se
模型B加载模型A部分结构（B）的权重参数，保证机构名与权重名对齐加载方法
weixin_43967979的博客
10-28 560
加载权重
Pytorch只加载部分参数权重 load (pth文件) & 加载模型不完全匹配&module.后缀问题
qq_43416160的博客
11-10 2335
Pytorch只加载部分参数权重 load (pth文件) & 加载模型不完全匹配&module.后缀问题&model.load_state_dict函数的使用
Pytorch加载部分预训练模型的参数实例
09-18
首先，当我们使用的模型与预训练模型完全相同，我们可以直接加载预训练模型的所有参数。例如，如果我们有一个名为DPN的模型，我们可以创建该模型实例，然后使用`load_state_dict()`函数加载保存的模型状态字典。以下...
Pytorch加载部分预训练模型的参数
简简单单的学习笔记，致力于帮助更多前进路上的朋友~
07-26 786
Pytorch加载部分预训练模型的参数
pytorch-模型的加载，迁移学习，保存
最新发布
qq_62585870的博客
02-27 2174
代码的主要目的是加载预训练的 VGG16 模型，并修改其分类器部分以适配 CIFAR-10 数据集。修改后的模型可以直接用于 CIFAR-10 的分类任务，而无需重新训练整个 VGG16 模型。这段代码展示了两种不同的模型加载方式，并打印了模型的结构。
基于pytorch的保存和加载模型参数的方法
09-18
在PyTorch中，保存和加载模型参数是训练过程中至关重要的步骤，这使得我们能够持久化模型，并在后续使用时避免重复训练。本篇文章将详细解释两种不同的方法，以帮助你理解和实施这些操作。 ### 方式一：保存与加载...
pytorch 加载预训练权重后，验证结果与之前完整训练时结果不同
WenLion1的博客
01-12 962
相同的训练、验证和测试集，当完整的从头开始训练一个模型时，最终的测试集score能定格在0.9左右，但当将训练、验证集代码注释掉之后，加载之前训练的权重，仅仅将模型在测试集上测试时，发现score又只有0.5了。
[PyTorch] 加载部分模型权重
Le0v1n 的博客
05-08 4430
本文介绍了PyTorch如何加载权值文件。且提供了在修改网络后如何加载权值的一种思路。
Pytorch加载模型只导入部分层权重，即跳过指定网络层的方法
m0_61899108的博客
04-28 1万+
需求 Pytorch加载模型时，只导入部分层权重，跳过部分指定网络层。（权重文件存储为dict形式） 本文参考总结他人的做法，主要是load时加if判断哪些网络层不需要，或者直接strict=False，跳过没有的网络层。还有对载入的参数更新有具体要求的方法，固定参数、或者不同参数有不同的更新速度。同时，自己使用时报错报错 Magic Number Error，发现是这种权重文件比较古老，使用 pickle 存储并且编码使用了 latin1，换个load方式。
解决CNN中预训练权重参数与模型参数不匹配size mismatch for fc.weight，size mismatch for fc.bias
caveypei的博客
12-20 2336
model.py中的分类数是1000，预训练权重的分类数是20，在第一行()中。，但是载入的预训练权重类别数是20。将两者定义一致，就可以顺利运行啦。原有的model默认类别数是。
Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配问题
热门推荐
weixin_44039925的博客
08-13 1万+
最近想着修改网络的预训练模型vgg.pth，但是发现当我加载预训练模型权重到新建的模型并保存之后。在我使用新赋值的网络模型时出现了key不匹配的问题。 #加载后保存（未修改网络） base_weights = torch.load(args.save_folder + args.basenet) ssd_net.vgg.load_state_dict(base_weights) torch.sa...
pytorch迁移学习载入部分权重
qq_51570094的博客
09-05 2973
使用官方预训练权重，这样的权重包含的信息量大且全面，可以适配一些小数据的任务，即小数据在使用迁移学习后仍然能够保持良好的性能，避免的小数据带来的数据不足，模型训练不充分的问题。载入自己的训练的权重在模型测试和继续训练时使用较多，模型测试载入权重就不说了，继续训练是指假设设置epoch为500，训练接受后，发现模型仍然没有收敛，那么你就可以载入epoch为500时的训练权重，再训练500的epoch，这样你对模型就总共训练了1000个epoch，而不需要在发现模型未收敛时，又重头去训练1000个epoch。
自定义网络后加载相同网络结构的预训练参数
White Jiang的博客
03-09 233
网络结构相同但参数关键字不同 如提示以下错误： Missing key(s) in state_dict: xxxxxxxxxx Unexpected key(s) in state_dict:xxxxxxxxxx # 自定义模型的参数字典 model_dict = model.state_dict() # 模型参数的关键字列表 model_keys = [] # 将模型的关键字添加到列表中 for k, v in model_dict.items(): model_keys.append(k) # 我复
Pytorch 预训练模型加载、修改网络结构并固定某层参数训练、不同层采用不同的学习率
知识搬运者
08-24 9709
一、Pytorch中state_dict()、named_parameters()、model.parameter()区别 1、model.state_dict()： 是将 layer_name与 layer_param 以键的形式存储为 dict 。包含所有层的名字和参数，所存储的模型参数 tensor 的 require_grad 属性都是 False 。输出的值不包括 require_grad 。在固定某层时不能采用 model.state_dict() 来获取参数设置requ..........
Pytorch如何判断两个模型的权重是否相同（比较权重差异/参数字典）
思念殇千寻的博客
08-15 810
　　参考资料： 　　GPT-4o mini的回答 　　第一种方法是使用md5sum这个命令(Linux上)，但是由于环境的不同，哪怕是load之后转存似乎都会有差，所以效果不大。 　　第二种方法是使用代码比较，这段代码是我找GPT要的，感觉非常不错。 from safetensors.torch import load_file A = load_file("/data1/chaishang...
PyTorch中加载模型权重
SwaggyYhy的博客
07-16 4993
pytorch 加载修改后的模型权重
PyTorch state_dict详解与模型参数管理
PyTorch中的`state_dict`是深度学习模型开发与训练过程中极为关键的一个概念，它不仅关系到模型参数的保存与加载，还直接影响模型的可移植性、模块化设计以及后续的迁移学习和模型部署。本文将围绕标题“PyTorch ...
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