脚本专栏

pytorch 状态字典:state_dict使用详解
脚本专栏 2024/10/6 佚名
3 2

pytorch 中的 state_dict 是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数建立映射关系.(如model的每一层的weights及偏置等等)

(注意,只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等)

优化器对象Optimizer也有一个state_dict,它包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr, momentum,weight_decay等)

备注：

1) state_dict是在定义了model或optimizer之后pytorch自动生成的,可以直接调用.常用的保存state_dict的格式是".pt"或'.pth'的文件,即下面命令的 PATH="./***.pt"

torch.save(model.state_dict(), PATH)

2) load_state_dict 也是model或optimizer之后pytorch自动具备的函数,可以直接调用

model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()

注意：model.eval() 的重要性,在2)中最后用到了model.eval(),是因为,只有在执行该命令后,"dropout层"及"batch normalization层"才会进入 evalution 模态. 而在"训练(training)模态"与"评估(evalution)模态"下,这两层有不同的表现形式.

模态字典(state_dict)的保存(model是一个网络结构类的对象)

1.1)仅保存学习到的参数,用以下命令

 torch.save(model.state_dict(), PATH)

1.2)加载model.state_dict,用以下命令

 model = TheModelClass(*args, **kwargs)
 model.load_state_dict(torch.load(PATH))
 model.eval()

备注：model.load_state_dict的操作对象是 一个具体的对象,而不能是文件名

2.1)保存整个model的状态,用以下命令

torch.save(model,PATH)

2.2)加载整个model的状态,用以下命令:

   # Model class must be defined somewhere

 model = torch.load(PATH)

 model.eval()

state_dict 是一个python的字典格式,以字典的格式存储,然后以字典的格式被加载,而且只加载key匹配的项

如何仅加载某一层的训练的到的参数(某一层的state)

If you want to load parameters from one layer to another, but some keys do not match, simply change the name of the parameter keys in the state_dict that you are loading to match the keys in the model that you are loading into.

conv1_weight_state = torch.load('./model_state_dict.pt')['conv1.weight']

加载模型参数后,如何设置某层某参数的"是否需要训练"(param.requires_grad)

for param in list(model.pretrained.parameters()):
 param.requires_grad = False

注意: requires_grad的操作对象是tensor.

疑问:能否直接对某个层直接之用requires_grad呢"htmlcode"> 

#-*-coding:utf-8-*-
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
 
 
 
# define model
class TheModelClass(nn.Module):
 def __init__(self):
  super(TheModelClass,self).__init__()
  self.conv1 = nn.Conv2d(3,6,5)
  self.pool = nn.MaxPool2d(2,2)
  self.conv2 = nn.Conv2d(6,16,5)
  self.fc1 = nn.Linear(16*5*5,120)
  self.fc2 = nn.Linear(120,84)
  self.fc3 = nn.Linear(84,10)
 
 def forward(self,x):
  x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
  x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
  x = x.view(-1,16*5*5)
  x = F.relu(self.fc1(x))
  x = F.relu(self.fc2(x))
  x = self.fc3(x)
  return x
 
# initial model
model = TheModelClass()
 
#initialize the optimizer
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)
 
# print the model's state_dict
print("model's state_dict:")
for param_tensor in model.state_dict():
 print(param_tensor,'\t',model.state_dict()[param_tensor].size())
 
print("\noptimizer's state_dict")
for var_name in optimizer.state_dict():
 print(var_name,'\t',optimizer.state_dict()[var_name])
 
print("\nprint particular param")
print('\n',model.conv1.weight.size())
print('\n',model.conv1.weight)
 
print("------------------------------------")
torch.save(model.state_dict(),'./model_state_dict.pt')
# model_2 = TheModelClass()
# model_2.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict'))
# model.eval()
# print('\n',model_2.conv1.weight)
# print((model_2.conv1.weight == model.conv1.weight).size())
## 仅仅加载某一层的参数
conv1_weight_state = torch.load('./model_state_dict.pt')['conv1.weight']
print(conv1_weight_state==model.conv1.weight)
 
model_2 = TheModelClass()
model_2.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict.pt'))
model_2.conv1.requires_grad=False
print(model_2.conv1.requires_grad)
print(model_2.conv1.bias.requires_grad)

以上这篇pytorch 状态字典:state_dict使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
pytorch,字典,state_dict
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com

评论“pytorch 状态字典:state_dict使用详解”

暂无“pytorch 状态字典:state_dict使用详解”评论...
www.dyhadc.com 白云城资源网
129,905影音资源
244,626技术资源
111,817软件资源
578,645站长资源

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网 更多链接
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com