怎么在Pytorch中只导入部分模型参数

　　介绍

怎么在Pytorch中只导入部分模型参数?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

Pytorch的优点

1. Pytorch是相当简洁且高效快速的框架;2。设计追求最少的封装;3。设计符合人类思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法;4。与谷歌的Tensorflow类似,公平的支持足以确保Pytorch获得持续的开发更新;5。PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题6。入门简单

import  torch  as  t 　　得到torch.nn  import 模块 　　得到torch  import 神经网络 　　得到torch.nn  import  functional  as  F 　　class 净(模块): 　　def 才能__init__(自我): 　　,,,超级(净,自我). __init__ () 　　,,,self.conv1 =, nn.Conv2d(3, 32岁,3,1) 　　,,,self.conv2 =, nn.Conv2d (32、3、3、1) 　　,,,self.w =, nn.Parameter (t.randn (10)) 　　,,,for  p 拷贝self.children (): 　　,,,,,nn.init.xavier_normal_ (p.weight.data) 　　,,,,,nn.init.constant_ (p.bias.data, 0) 　　def 才能向前(自我,,x): 　　,,,out =, self.conv1 (x) 　　,,,out =, self.conv2 (x) 　　, 　　,,,out =, F.avg_pool2d (, (out.shape [2], out.shape [3])) 　　,,,out =, F.linear(,重量=self.w) 　　,,,return 从

然后我们保存这个网络的初始值。

model =,净() 　　t.save (model.state_dict () & # 39; xxx.pth& # 39;)

现在我们将净修改一下,多加几个卷积层,但并不加入到中,仅仅出于少些几行的目的。

import  torch  as  t 　　得到torch.nn  import 模块 　　得到torch  import 神经网络 　　得到torch.nn  import  functional  as  F 　　, 　　, 　　class 净(模块): 　　def 才能__init__(自我): 　　,,,超级(净,,自我). __init__ () 　　,,,self.conv1 =, nn.Conv2d(3, 32岁,,3,,1) 　　,,,self.conv2 =, nn.Conv2d(32岁,,3,,3,,1) 　　,,,self.conv3 =, nn.Conv2d (64 3 1) 　　,,,self.conv4 =, nn.Conv2d(64年,32岁,3,1) 　　,,,for  p 拷贝self.children (): 　　,,,,,nn.init.xavier_normal_ (p.weight.data) 　　,,,,,nn.init.constant_ (p.bias.data, 0) 　　, 　　,,,self.w =, nn.Parameter (t.randn (10) 3,) 　　def 才能向前(自我,,x): 　　,,,out =, self.conv1 (x) 　　,,,out =, self.conv2 (x) 　　, 　　,,,out =, F.avg_pool2d (,, (out.shape [2],, out.shape [3])) 　　,,,out =, F.linear(,,体重=self.w) 　　,,,return 从

我们现在试着导入之前保存的模型参数。

path =, & # 39; xxx.pth& # 39; 　　时间=model 净() 　　model.load_state_dict (t.load(路径)) 　　, 　　& # 39;& # 39;& # 39; 　　RuntimeError:错误(s),拷贝loading  state_dict  for 净: 　　,Missing 关键(s),拷贝state_dict:,“conv3.weight",,“conv3.bias",,“conv4.weight",,“conv4.bias"只 　　& # 39;& # 39;& # 39;

出现了没有在模型文件中找错误中到的关键字的错误。

现在我们这样导入模型

path =, & # 39; xxx.pth& # 39; 　　时间=model 净() 　　时间=save_model  t.load(路径) 　　时间=model_dict  model.state_dict () 　　state_dict =,{凯西:v  for  k, v 拷贝save_model.items (), if  k 拷贝model_dict.keys ()} 　　print (state_dict.keys ()), #, dict_keys ((& # 39; w # 39;,, & # 39; conv1.weight& # 39;,, & # 39; conv1.bias& # 39;,, & # 39; conv2.weight& # 39;,, & # 39; conv2.bias& # 39;]) 　　model_dict.update (state_dict) 　　model.load_state_dict (model_dict)

看看上面的代码,很容易弄明白。其中model_dict。更新的作用是更新代码中搭建的模型参数字典。为啥更新我其实并不清楚,但这一步骤是必须的,否则还会报错。

为了弄清楚为什么要更新model_dict,我们不妨分别输出state_dict和model_dict的关键值看一看。

for  k 拷贝state_dict.keys (): 　　打印(k)才能 　　, 　　& # 39;& # 39;& # 39; 　　w 　　conv1.weight 　　conv1.bias 　　conv2.weight 　　conv2.bias 　　& # 39;& # 39;& # 39; 　　for  k  model_dict.keys拷贝(): 　　打印(k)才能 　　, 　　& # 39;& # 39;& # 39; 　　w 　　conv1.weight 　　conv1.bias 　　conv2.weight 　　conv2.bias 　　conv3.weight 　　conv3.bias 　　conv4.weight 　　conv4.bias 　　& # 39;& # 39;& # 39;

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怎么在Pytorch中只导入部分模型参数