使用pytorch時遇到的問題彙總 二

情況分為兩種

情況一

解決：model.load_state_dict(checkpoint, false)

這個部分的作用是判斷上面引數拷貝過程中是否有unexpected_keys或者missing_keys,如果有就報錯，**不能繼續執行。當然，如果strict=false，則會忽略這些細節。

情況二

原本的模型載入中如下圖

在使用預訓練模型時，pytorch的機制會導致模型每層前面加了乙個模型名字：

如下的模型多了乙個basemodel的字樣

解決：

for k, v in pretrained_dict.items():

print("pretrained k,v:",k,v)
if not k.find("basemodel") == -1: #if find pretrain model name, delete it
name = k[(len("basemodel")+1):] # remove `module.`
model_dict[name] = v
else:
name = k
print("delete last layer without pretrained model name")
print("new_name:",name)

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