pytorch加载部分权重的方法

该代码段展示了如何在PyTorch中将预训练的模型权重加载到神经网络结构中。首先定义网络结构,然后根据CUDA是否可用决定模型运行的设备。接着从weights.pth文件中加载状态字典,并逐层地将权重加载到网络的子模块中,严格匹配参数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import torch

net = yourNet()
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
state=torch.load('weights.pth', map_location=device)
for name, child in net.named_children():
	if name in state.keys():
		child.load_state_dict(state[name], strict=True)
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