模型加载预训练权重

最新推荐文章于 2025-04-24 21:25:37 发布
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分类专栏： vit 文章标签： python vit
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将预训练好的模型加载到新的网络上。

import torch
from vit_pytorch import ViT
model = ViT(
    image_size = 256,
    patch_size = 8,
    num_classes = 33,
    dim = 256,
    depth = 6,
    heads
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【深度学习实战（13）】训练框架之加载预训练权重
m0_51579041的博客
04-20 705
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训练模型时如何加载预训练权重
m0_47452894的博客
08-04 3066
这里主要介绍两种加载预训练权重的情况： 1）是所加载的预训练权重跟网络的初始权重是一一对应的，即字典的键值是对应的只是键的名称不同； 2）是所加载的预训练权重跟网络的初始权重不是一一对应的，但所加载的权重中有跟网络初始权重所对应的值 第一种情况 net_weights = net.dense.state_dict() #读取网络的初始权重，以字典的形式存在net_weights中 pre_weights = torch.load(args.save_folder + args.basenet) # 加
手动加载特定的预训练模型权重(或解决size mismatch for fc.bias的问题)
LJC的博客
10-29 3353
有时无法直接利用官方的预训练模型，需要自己手动将指定模型进行预训练。主要有以下语句作为参考： model = models.resnet34(pretrained=False) state_dict = torch.load('./pretrain/resnet34-333f7ec4.pth') pretrained_dict = {k: v for k, v in state_dict.items() if k in model.state_dict()} model.load_state_dict(pr
YOLO训练时到底需不需要使用权重
最新发布
qq_64693987的博客
04-24 1100
通常建议使用预训练权重，特别是当数据量较少时，它能提供稳定的特征表示。但如果模型修改幅度较大，比如更换 Backbone 或检测头，则原始权重可能不再适用，需要重新训练新的预训练权重。冻结训练（Frozen Training）指的是在训练初期固定部分网络参数（通常是 Backbone），仅训练特定层（如检测头）。作用：提高训练稳定性，减少梯度剧烈波动。加快训练速度，降低计算成本。防止过拟合，尤其适用于小数据集训练。
模型修改后加载预训练权重
qq_43949166的博客
06-24 1583
在深度学习中，“BN” 是 Batch Normalization（批标准化）的缩写，是一种用于加速神经网络训练和提高模型性能的技术。Batch Normalization 通过对每个批次的输入进行标准化，将输入归一化为均值为0、方差为1的分布，从而减少了内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），有助于网络的训练。但当把这些当前模型的状态字典保存，再加载，还是122。中间发现个小问题，官方给的状态字典的key比。为什么两个字典中红的key数量不同。返回的状态字典键数少。
修改模型后载入预训练权重
qq_43733107的博客
09-18 3662
模型修改载入权重
改动模型后，加载部分预训练权重文件
weilaicxy22的博客
04-23 5170
加载部分预训练权重文件 最近在做姿态估计相关内容，需要将Hrnet模型修改，Hrnet是基于coco数据集训练的，coco数据集是17个关节点，而我需要的是15个关节点，在将数据集标好训练之后，发现由于数据量比较小，模型能够很快收敛，但是泛化性能极差，于是，就想着把之前的coco预训练权重文件拿出来一部分，对我自己的模型进行训练，果不其然，在使用部分预训练权重文件进行训练后，模型的泛化性有了很大的改善，现在分享给大家。 1首先我们需要明确权重文件的类型是什么：我们在使用pytorch进行模型训练的时候，最后
YOLOv7训练自己数据集加载的预训练权重
08-19
YOLOv7训练自己数据集加载的预训练权重，包含yolov7_training.pt 、yolov7x_training.pt 、yolov7-w6_training.pt、 yolov7-e6_training.pt、 yolov7-d6_training.pt
人工智能_预训练_VGGNet16_图像识别模型预训练权重_可重调
02-13
开发者可以通过加载这个文件，将预训练权重快速应用到自己的VGGNet16模型实例上，从而避免从头开始训练，节省大量的时间和计算资源。 在实际应用中，预训练的VGGNet16模型可以用于多种视觉任务，例如图像分类、目标...
加载预训练权重文件
小染的学习笔记
02-26 1142
加载预训练权重文件
CV08_深度学习模块之间的缝合教学(3)--加载预训练权重
https://github.com/foxpup11?tab=repositories
07-13 1519
https://www.bilibili.com/video/BV1zT421S7yg/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac
预训练权重EfficientNet-b(0-7).rar
09-26
当神经网络具有许多参数时，它们的效果最佳，这使它们成为功能强大的函数逼近器。但是，这意味着必须对非常大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个非常耗费计算量的过程，需要几天甚至几周的时间，因此，这里提供了各种预先训练的模型供大家下载！ EfficientNet b0-b7一次性打包下载！！
yolo官方预训练模型的权重与配置
03-19
yolo官方预训练模型的权重与配置文件，可用于吴恩达深度学习课程的作业（需利用Allan Zenlener的YAD2K转换为h5文件）
vision-transformer-pytorch:带有预训练模型的Pytorch版本的Vision Transformer（ViT）。 这是CASL（https
04-13
视觉变压器-火炬 视觉变压器的Pytorch实现。 提供了预先训练的pytorch权重，这些权重是从原始jax /亚麻权重转换而来的。 这是和的项目。 介绍 Pytorch实施的论文 。 我们提供从预训练的jax /亚麻模型转换而来的预训练的pytorch权重。 我们还提供微调和评估脚本。 获得了与类似的结果。 安装 创建环境： conda create --name vit --file requirements.txt conda activate vit 可用型号 我们提供，这些是从原始jax / flax wieghts转换而来的。 您可以下载它们并将文件放在“ weights / pytorch”下以使用它们。 否则，您可以下载，并将这些帧放在“ weights / jax”下以使用它们。 我们将在线为您转换权重。 数据集 当前支持三个数据集：ImageNet2012，CI
vit-pytorch-pretrained-weights-master.zip
09-18
在自己的图像数据集上训练测试ViT-B16模型，以及position-embdding可视化-亲测可用 （预训练权重链接https://pan.baidu.com/s/19dGGjU6nz3Nhns7fELeXfQ 提取码：mnw5）
pytorch学习007- -预训练中的权重加载（完全导入，部分导入）
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问题 预训练后的权重如何导入另一个网络模型？ 预训练对应的网络模型A与未训练的网络模型结构B不对应？ 2.1 两个网络模型A和B只有部分对应 2.2 集合关系上A属于B 2.3 集合关系上B属于A 方案 PyTorch文档 torch.nn.modules.module.Module def load_state_dict(self, state_dict: Dict[str, Tensor] | OrderedDict[str, Tensor], strict： bool = …) -> N
模型训练——使用预训练权重、冻结训练以及断点恢复（使用已训练好的模型继续训练）
qq_43199575的博客
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一般来讲，从0开始训练效果会很差，因为权值太过随机，特征提取效果不明显，所以训练时不好收敛，尤其是针对数据较少的情况。
预训练权重到底是个啥
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m0_64346597的博客
08-04 1万+
断点恢复的应用范围非常非常广。再比如，一个非常常见的情况，假如一开始设置了100个epoch，结果模型训练结束时，Loss还呈现下降的趋势，也就是模型还没有收敛，这种现象有可能就是epoch设置小了，所以可以把第100个epoch训练得到的权值文件当做初始权值文件再训练几个epoch看看，避免重新设置epoch从头训练。预训练权重，顾名思义，就是预先训练好的权重，这类权重是在大型数据集上进行训练的，训练出来的权重是普遍通用的，因此不必担心是否符合自己的实际情况，我们个人往往很难训练出预训练权重的效果。...
载入模型部分权重的方法
m0_56192771的博客
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如果我们对模型进行微调，比如改变模型的最后一个全连接层输出节点个数，此时我们再载入原来模型的预训练权重，就会报错。因为模型的结构已经发生了变化，所以它所对应的权重(通常以字典中键值对的形式存储)存储结构也会发生变化，所以载入的过程中就会出现不匹配的情况。此时我们有两种解决方法，第一种方法就是只载入模型的部分权重，比如本例中就只载入除了最后一个全连接后的所有权重。第二种方法是先不改变模型，直接使用原来的模型载入原来的预训练权重，然后再改动这个模型的结构，比如改变模型的最后一个全连接层输出节点个数。下面我们分别
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