pytorch预训练模型读取修改参数 pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题

时间:2021-06-05 DRACO于人气:0

想了解pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题的相关内容吗，DRACO于在本文为您仔细讲解pytorch预训练模型读取修改参数的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：pytorch,预训练模型,读取修改参数，下面大家一起来学习吧。

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。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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