pytorch 模型部分引數的載入

如果對預訓練模型的結構進行了一些改動，在訓練的開始前希望載入未改動部分的引數，如將resnet18的第一層卷積層conv1的輸入由3通道改為6通道的new_conv1，將分類層fc的1000類輸出改為2類輸出的new_fc，注意：要改一下名字與原來的不同。

匯入模型

mynet=resnet18()

pretrained_dict=torch.load(model_weight)

model_dict=mynet.state_dict(
)# 1. filter out unnecessary keys
pretrained_dict =
# 2. overwrite entries in the existing state dict
model_dict.update(pretrained_dict)
mynet.load_state_dict(model_dict)

mynet.load_state_dict(torch.load(model_weight)

,                      strict=
false
)

error(s) in loading state_dict for dataparallelwithcallback:

1. size mismatch for module.decoder.output.7.weight: copying a param with shape torch.size([184, 256, 1, 1])from checkpoint,

the shape in current model is torch.size([91, 256, 1, 1]).

2. size mismatch for module.decoder.output.7.bias: copying a param with shape torch.size([184]) from checkpoint, the shape in current model is torch.size([91]).

如果對預訓練模型的結構進行了一些改動，在訓練的開始前希望載入未改動部分的引數，如將resnet18的第一層卷積層conv1的輸入由3通道改為6通道的new_conv1，將分類層fc的1000類輸出改為2類輸出的new_fc，注意：要改一下名字與原來的不同。

匯入模型

mynet=resnet18()

pytorch 模型部分引數的載入

如果對預訓練模型的結構進行了一些改動，在訓練的開始前希望載入未改動部分的引數，如將resnet18的第一層卷積層conv1的輸入由3通道改為6通道的new conv1，將分類層fc的1000類輸出改為2類輸出的new fc，注意 要改一下名字與原來的不同。匯入模型 mynet resnet 然後就載...

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這個實驗用到的資料集是mnist資料集，維度是1 28 28 import torch.nn as nn class cnn nn.module def init self super cnn,self init 卷積層 self.conv1 nn.sequential in channels 1,...

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