这篇文章主要介绍了pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑
修改部分层，仍然调用之前的模型参数。
resnet = resnet50(pretrained=False) resnet.load_state_dict(torch.load(args.predir)) res_conv31 = Bottleneck_dilated(1024, 256,dilated_rate = 2) print("---------------------",res_conv31) print("---------------------",resnet.layer3[1]) res_conv31.load_state_dict(resnet.layer3[1].state_dict())网络预训练模型与之前的模型对应不上，名称差个前缀
model_dict = model.state_dict() # print(model_dict) pretrained_dict = torch.load("/yzc/reid_testpcb/se_resnet50-ce0d4300.pth") keys = [] for k, v in pretrained_dict.items(): keys.append(k) i = 0 for k, v in model_dict.items(): if v.size() == pretrained_dict[keys[i]].size(): model_dict[k] = pretrained_dict[keys[i]] #print(model_dict[k]) i = i + 1 model.load_state_dict(model_dict)最后是修改参数名拿来用的，
from collections import OrderedDict pretrained_dict = torch.load('premodel') new_state_dict = OrderedDict() # for k, v in mgn_state_dict.items(): # name = k[7:] # remove `module.` # new_state_dict[name] = v # self.model = self.model.load_state_dict(new_state_dict) for k, v in pretrained_dict.items(): name = "model.module."+k # remove `module.` # print(name) new_state_dict[name] = v self.model.load_state_dict(new_state_dict)pytorch：加载预训练模型中的部分参数，并固定该部分参数(真实有效)
大家在学习pytorch时，可能想利用pytorch进行fine-tune,但是又烦恼于参数的加载问题。下面我将讲诉我的使用心得。
Step1: 加载预训练模型,并去除需要再次训练的层
#注意：需要重新训练的层的名字要和之前的不同。 model=resnet()#自己构建的模型，以resnet为例 model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load('xxx.pkl') pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict)Step2：固定部分参数
#k是可训练参数的名字，v是包含可训练参数的一个实体 #可以先print（k）,找到自己想进行调整的层，并将该层的名字加入到if语句中： for k,v in model.named_parameters(): if k!='xxx.weight' and k!='xxx.bias' : v.requires_grad=False#固定参数
Step3：训练部分参数
#将要训练的参数放入优化器 optimizer2=torch.optim.Adam(params=[model.xxx.weight，model.xxx.bias],lr=learning_rate,betas=(0.9,0.999),weight_decay=1e-5)
Step4：检查部分参数是否固定
debug之后，程序正常运行，最好检查一下网络的参数是否真的被固定了，如何没固定，网络的状态接近于重新训练，可能会导致网络性能不稳定，也没办法得到想要得到的性能提升。
for k,v in model.named_parameters(): if k!='xxx.weight' and k!='xxx.bias' : print(v.requires_grad)#理想状态下，所有值都是False
需要注意的是，操作失误最大的影响是，loss函数几乎不会发生变化，一直处于最开始的状态，这很可能是因为所有参数都被固定了。
以上就是pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
