pytorch載入模型與凍結

weights=torch.load(path)

with open('a.pkl', 'wb') as f:

pickle.dump(score_dict, f)
weights=pickle.load(f)

model.load_state_dict(weights)

self.load_state_dict()

#self.load_state_dict()

b = collections.ordereddict()

for k,v in weights.items():
b[k]=v
#b[k.replace("module.","")]=v
self.load_state_dict(b)

new_weights=model.state_dict()

new_weights.update(weights) # 將weights中引數更新至new_weights中
self.load_state_dict(new_weights)

for key, value in model.named_parameters():# named_parameters()包含網路模組名稱 key為模型模組名稱 value為模型模組值，可以通過判斷模組名稱進行對應模組凍結

value.requires_grad = true

for value in model.parameters()():#不包含網路模組名稱 value為模型模組值

value.requires_grad = true

optimizer = optim.sgd(

filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()),   #只更新			requires_grad=true的引數，即進行反向傳播的引數
lr=,
momentum=,
weight_decay=,
nesterov=
)

Pytorch載入部分引數並凍結

pytorch 模型部分引數的載入 pytorch中，只匯入部分模型引數的做法 correct way to freeze layers pytorch自由載入部分模型引數並凍結 pytorch凍結部分引數訓練另一部分 pytorch更新部分網路，其他不更新 pytorch固定部分引數 只訓練部分層...

Pytorch載入模型時報錯

報錯截圖如下 反覆排查問題沒發現為何如此，檢視pytorch中文文件發現儲存和載入模型方法都完全正確，模型儲存和載入 對比中文文件截圖如下 其中乙個方法是在載入模型時新增引數strict false，可以只保留鍵值相同的引數避免出錯，用法如下 model.load state dict ckpt s...

pytorch 載入預訓練模型

pytorch的torchvision中給出了很多經典的預訓練模型，模型的引數和權重都是在imagenet資料集上訓練好的 載入模型 方法一 直接使用預訓練模型中的引數 import torchvision.models as models model models.resnet18 pretrai...