使用pytorch时遇到的问题汇总(二)

清疚 2023-05-21 12:53 6阅读 0赞

## 1、Missing key(s) in state\_dict: “cnn.cnn.0.weight”, “cnn.cnn.0.bias”, “cnn.cnn.3.weight”,… Unexpected key(s) in state\_dict: “decoder.embedding.weight”… ##

情况分为两种  
**情况一**

**解决**：`model.load_state_dict(checkpoint, False)`

这个部分的作用是判断上面参数拷贝过程中是否有`unexpected_keys`或者`missing_keys`,如果有就报错，代码不能继续执行。当然，如果`strict=False`，则会忽略这些细节。

**情况二**  
原本的模型加载中如下图  
![在这里插入图片描述][20200418235735511.png]  
在使用预训练模型时，`pytorch`的机制会导致模型每层前面加了一个模型名字：  
如下的模型多了一个`basemodel`的字样  
![在这里插入图片描述][20200418235800138.png]  
**解决**：

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)

[20200418235735511.png]: /images/20230521/84196242fd7148fb80130176dab802b3.png
[20200418235800138.png]: /images/20230521/38f8be3a3a1d4d659f3c17dc28586578.png

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