PyTorch加载模型model.load_state_dict()问题及解决

时间:2023-02-03 是否龙磊磊真的一无所有人气:0

PyTorch加载模型model.load_state_dict()问题

希望将训练好的模型加载到新的网络上。

如上面题目所描述的，PyTorch在加载之前保存的模型参数的时候，遇到了问题。

Unexpected key(s) in state_dict: "module.features. ...".，Expected ".features....". 直接原因是key值名字不对应。

表明了加载过程中，期望获得的key值为feature...，而不是module.features....。

这是由模型保存过程中导致的，模型应该是在DataParallel模式下面，也就是采用了多GPU训练模型，然后直接保存的。

You probably saved the model using nn.DataParallel, which stores the model in module, and now you are trying to load it without . You can either add a nn.DataParallel temporarily in your network for loading purposes, or you can load the weights file, create a new ordered dict without the module prefix, and load it back.

解决上面的问题有三个办法：

1. 对load的模型创建新的字典

去掉不需要的key值"module".

# original saved file with DataParallel
state_dict = torch.load('checkpoint.pt')  # 模型可以保存为pth文件，也可以为pt文件。
# create new OrderedDict that does not contain `module.`
from collections import OrderedDict
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in state_dict.items():
    name = k[7:] # remove `module.`，表面从第7个key值字符取到最后一个字符，正好去掉了module.
    new_state_dict[name] = v #新字典的key值对应的value为一一对应的值。 
# load params
model.load_state_dict(new_state_dict) # 从新加载这个模型。

2. 直接用空白''代替'module.'

model.load_state_dict({k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load('checkpoint.pt').items()})
 
# 相当于用''代替'module.'。
#直接使得需要的键名等于期望的键名。

3. 最简单的方法

加载模型之后，接着将模型DataParallel，此时就可以load_state_dict。

如果有多个GPU，将模型并行化，用DataParallel来操作。

这个过程会将key值加一个"module. ***"。

model = VGGNet()
params=model.state_dict() #获得模型的原始状态以及参数。
for k,v in params.items():
    print(k) #只打印key值，不打印具体参数。

4. 总结

从出错显示的问题就可以看出，key值不匹配，因此可以选择多种方法，将模型参数加载进去。

这个方法通常会在load_state_dict过程中遇到。将训练好的一个网络参数，移植到另外一个网络上面，继续训练。

或者将训练好的网络checkpoint加载进模型，再次进行训练。可以打印出model state_dict来看出两者的差别。

model = VGGNet()
params=model.state_dict() #获得模型的原始状态以及参数。
for k,v in params.items():
    print(k) #只打印key值，不打印具体参数。

features.0.0.weight
features.0.1.weight
features.1.conv.3.weight
features.1.conv.4.num_batches_tracked

model = VGGNet()
checkpoint = torch.load('checkpoint.pt', map_location='cpu')
# Load weights to resume from checkpoint。
# print('**************************************')
# 这个方法能够直接打印出你保存的checkpoint的键和值。
for k,v in checkpoint.items():
    print(k) 
print("*****************************************")

输出结果为：

module.features.0.0.weight",

"module.features.0.1.weight",

"module.features.0.1.bias

可以看出不匹配，模型的参数中，key值不同，多了module。

PS: 追加

在移植参数的过程中，对于出现 .total_ops和.total_params结尾的参数，可参考以下代码：

from collections import OrderedDict
checkpoint = torch.load(
    pretrained_model_file_path,
    map_location=(None if use_cuda and not remap_to_cpu else "cpu"))
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in checkpoint.items():
    if not k.endswith('total_ops') and not k.endswith('total_params'):
        name = k[7:]
        new_state_dict[name] = v

最后

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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