【PyTorch】基础学习：一文详细介绍 load_state_dict() 的用法和应用

【PyTorch】基础学习：一文详细介绍 load_state_dict() 的用法和应用
在这里插入图片描述

🌈 个人主页：高斯小哥
🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈 希望得到您的订阅和支持~
💡 创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）

🌵文章目录🌵

  • 📚一、初识 load_state_dict()
  • 💾二、深入了解 load_state_dict() 的工作原理
  • 🚀三、load_state_dict() 的实战应用
  • 🔄四、load_state_dict() 在模型迁移学习中的应用
  • 🛠️五、注意事项与常见问题
  • 📚六、进阶技巧与扩展应用
  • 🌈七、总结与展望
  • 🤝 期待与你共同进步
  • 相关博客

📚一、初识 load_state_dict()

  在深度学习中，模型的训练是一个长期且资源消耗巨大的过程。为了能够在不同环境或时间点之间方便地共享和复用模型，我们通常需要将模型的状态保存下来。而load_state_dict()函数就是PyTorch中用于加载模型状态字典的重要工具。

  load_state_dict()函数的作用是将之前保存的模型参数加载到当前模型的实例中，从而恢复模型的训练状态。这对于模型的部署、迁移学习以及持续训练等场景都至关重要。

  • 下面是一个简单的示例，演示了如何使用load_state_dict()加载模型参数：

    import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 2)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 实例化模型
model = SimpleModel()

# 假设我们已经有了一个保存了模型参数的state_dict
state_dict = {
    'fc.weight': torch.randn(2, 10),
    'fc.bias': torch.randn(2)
}

# 使用load_state_dict()加载模型参数
model.load_state_dict(state_dict)

# 现在，model的fc层的权重和偏置已经被更新为state_dict中的值

💾二、深入了解 load_state_dict() 的工作原理

  load_state_dict()函数的工作原理相对简单。它接受一个字典作为输入，该字典的键是模型参数的名称（通常是模型层名称和参数类型的组合），值是对应的参数张量。函数会遍历这个字典，并将每个参数张量加载到模型中对应的位置。

  需要注意的是，load_state_dict()要求输入的字典中的键必须与模型当前状态字典中的键完全匹配。如果键不匹配，函数会抛出异常。因此，在加载模型参数之前，我们需要确保模型的结构与保存参数时的结构一致。

  此外，load_state_dict()只会加载模型的参数，而不会加载模型的结构。因此，在加载参数之前，我们需要先创建一个与保存参数时相同的模型结构。

🚀三、load_state_dict() 的实战应用

  在实际应用中，我们通常会使用torch.save()函数将模型的状态字典保存到磁盘上，然后再使用load_state_dict()函数将其加载回来。

  • 下面是一个完整的示例，演示了如何保存和加载模型参数：

    # 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pth')

# 在另一个脚本或环境中加载模型参数
# 首先，我们需要创建一个与保存参数时相同的模型结构
loaded_model = SimpleModel()

# 然后，使用load_state_dict()加载模型参数
params_dict = torch.load('model_params.pth')
loaded_model.load_state_dict(params_dict)

# 现在，loaded_model已经具备了与原始模型相同的参数，可以进行推理或继续训练等操作

  • 由于load_state_dict()通常与torch.load()和torch.save()搭配使用，博主特地为您准备了系列博客文章，以帮助您深入了解它们的用法和应用：

    • 如果您对torch.save()的用法和应用感到好奇，请点击阅读《【PyTorch】基础学习：一文详细介绍 torch.save() 的用法和应用》，文中将为您详细解读其基本概念和常见使用场景。

    • 若想进一步探索torch.load()的用法和应用，请点击阅读《【PyTorch】基础学习：一文详细介绍 torch.load() 的用法和应用》，带您领略其加载模型与数据的强大功能。

    • 最后，如果您对torch.save()的具体应用场景及实战代码感兴趣，请点击阅读《【PyTorch】进阶学习：一文详细介绍 torch.save() 的应用场景、实战代码示例》，通过实战案例助您更好地掌握其应用技巧。

🔄四、load_state_dict() 在模型迁移学习中的应用

  迁移学习是一种利用已有模型的知识来加速新模型训练的技术。在迁移学习中，我们通常会使用预训练模型作为起点，并在其基础上进行微调以适应新的任务。load_state_dict()函数在迁移学习中发挥着重要作用。

  通过加载预训练模型的参数，我们可以快速获得一个具有良好初始化的模型，从而加速新模型的训练过程。同时，我们还可以选择性地冻结部分层的参数，只对新添加的层或特定层进行训练，以进一步减少计算量和过拟合的风险。

  • 下面是一个简单的示例，演示了如何使用load_state_dict()进行迁移学习：

    # 加载预训练模型的参数
pretrained_model = torch.load('pretrained_model.pth')

# 创建一个新的模型，其结构与预训练模型相同（或在其基础上进行微调）
new_model = SimpleModel()

# 加载预训练模型的参数到新模型中
new_model.load_state_dict(pretrained_model)

# 冻结部分层的参数（可选）
for param in new_model.fc.parameters():
    param.requires_grad = False

# 现在，我们可以使用new_model进行迁移学习，只需对新添加的层或特定层进行训练。

# 例如，我们假设在new_model上添加了一个新的全连接层以适应新的任务：
new_fc = nn.Linear(2, 3)  # 假设新的任务有3个输出类别
new_model.add_module('new_fc', new_fc)

# 只有新添加的层需要训练，因此我们需要设置其requires_grad为True
for param in new_model.new_fc.parameters():
    param.requires_grad = True

# 接下来，我们可以使用优化器和损失函数来训练new_model中的新添加层
optimizer = torch.optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, new_model.parameters()), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练过程...
# 这里通常会包含多个epoch的迭代，每个epoch中包含前向传播、计算损失、反向传播和参数更新的步骤
# ...

# 通过这种方式，我们可以利用预训练模型的知识来加速新模型的训练，并提高新模型在新任务上的性能。

🛠️五、注意事项与常见问题

  在使用load_state_dict()时，有几个注意事项和常见问题需要注意：

  1. 模型结构一致性：如前所述，加载的模型参数必须与当前模型的结构完全匹配。如果结构不一致，会导致加载失败。

  2. 设备兼容性：保存的模型参数通常包含设备信息（如CPU或GPU）。在加载模型时，需要确保目标设备与保存模型时的设备兼容。如果需要跨设备加载，可以使用.to(device)方法将模型移动到目标设备上。

  3. 优化器状态：load_state_dict()只加载模型的参数，不会加载优化器的状态。如果需要继续之前的训练过程，需要单独保存和加载优化器的状态。

  4. 版本兼容性：不同版本的PyTorch可能在模型保存和加载方面存在细微差异。因此，建议在使用load_state_dict()时保持PyTorch版本的一致性。

📚六、进阶技巧与扩展应用

  除了基本的用法之外，load_state_dict()还有一些进阶技巧和扩展应用：

  1. 部分加载：虽然load_state_dict()要求完全匹配键，但你可以通过只选择性地加载部分参数来实现部分加载。这可以通过从状态字典中筛选出需要的键来实现。

  2. 模型融合：在某些情况下，你可能希望将多个模型的参数进行融合。通过操作状态字典，可以实现参数的加权平均或其他融合策略。

  3. 自定义层与参数：对于包含自定义层或参数的模型，需要确保这些层或参数能够被正确地序列化和反序列化。这可能需要实现自定义的序列化和反序列化逻辑。

🌈七、总结与展望

  load_state_dict()是PyTorch中用于加载模型参数的重要函数，它使得模型的复用和迁移学习变得更加便捷。通过深入理解其工作原理和注意事项，我们可以更好地利用这个函数来加速模型的训练和部署过程。

  未来，随着深度学习技术的不断发展，我们期待看到更多关于模型参数加载和迁移学习的研究和应用。同时，随着PyTorch等深度学习框架的不断完善，我们也相信会有更多高效、灵活的工具出现，帮助我们更好地管理和利用模型参数。

  在结束这篇博客之前，我想再次强调学习和掌握load_state_dict()的重要性。无论你是深度学习的新手还是经验丰富的开发者，掌握这个函数都将为你的工作带来极大的便利和效益。希望本文能够对你有所启发和帮助，让我们一起在深度学习的道路上不断进步！

🤝 期待与你共同进步

  🌱 亲爱的读者，非常感谢你每一次的停留和阅读！你的支持是我们前行的最大动力！🙏

  🌐 在这茫茫网海中，有你的关注，我们深感荣幸。你的每一次点赞👍、收藏🌟、评论💬和关注💖，都像是明灯一样照亮我们前行的道路，给予我们无比的鼓舞和力量。🌟

  📚 我们会继续努力，为你呈现更多精彩和有深度的内容。同时，我们非常欢迎你在评论区留下你的宝贵意见和建议，让我们共同进步，共同成长！💬

  💪 无论你在编程的道路上遇到什么困难，都希望你能坚持下去，因为每一次的挫折都是通往成功的必经之路。我们期待与你一起书写编程的精彩篇章！ 🎉

  🌈 最后，再次感谢你的厚爱与支持！愿你在编程的道路上越走越远，收获满满的成就和喜悦！祝你编程愉快！🎉

相关博客

博客文章标链接地址
【PyTorch】基础学习：一文详细介绍 torch.save() 的用法和应用https://blog.csdn.net/qq_41813454/article/details/136777957?spm=1001.2014.3001.5501
【PyTorch】进阶学习：一文详细介绍 torch.save() 的应用场景、实战代码示例https://blog.csdn.net/qq_41813454/article/details/136778437?spm=1001.2014.3001.5501
【PyTorch】基础学习：一文详细介绍 torch.load() 的用法和应用https://blog.csdn.net/qq_41813454/article/details/136776883?spm=1001.2014.3001.5501
【PyTorch】进阶学习：一文详细介绍 torch.load() 的应用场景、实战代码示例https://blog.csdn.net/qq_41813454/article/details/136779327?spm=1001.2014.3001.5501
【PyTorch】基础学习：一文详细介绍 load_state_dict() 的用法和应用https://blog.csdn.net/qq_41813454/article/details/136778868?spm=1001.2014.3001.5501
【PyTorch】进阶学习：一文详细介绍 load_state_dict() 的应用场景、实战代码示例https://blog.csdn.net/qq_41813454/article/details/136779495?spm=1001.2014.3001.5501

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/465229.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

【AI】Ubuntu系统深度学习框架的神经网络图绘制

【AI】Ubuntu系统深度学习框架的神经网络图绘制

一、Graphviz 在Ubuntu上安装Graphviz，可以使用命令行工具apt进行安装。 安装Graphviz的步骤相对简单。打开终端，输入以下命令更新软件包列表：sudo apt update。之后，使用命令sudo apt install graphviz来安装Graphviz软件包。为…
阅读更多...
使用 GitHub Actions 通过 CI/CD 简化 Flutter 应用程序开发

使用 GitHub Actions 通过 CI/CD 简化 Flutter 应用程序开发

在快节奏的移动应用程序开发世界中，速度、可靠性和效率是决定项目成功或失败的关键因素。持续集成和持续部署 (CI/CD) 实践已成为确保满足这些方面的强大工具。当与流行的跨平台框架 Flutter 和 GitHub Actions 的自动化功能相结合时，开发人员可以创建无…
阅读更多...
网络安全实训Day5

网络安全实训Day5

写在前面 昨天忘更新了......讲的内容不多，就一个NAT。 之前记的NAT的内容：blog.csdn.net/Yisitelz/article/details/131840119 网络安全实训-网络工程 NAT 公网地址与私网地址 公网地址 可以在互联网上被寻址，由运营商统一分配全球唯一的I…
阅读更多...
GAN及其衍生网络中生成器和判别器常见的十大激活函数(2024最新整理)

GAN及其衍生网络中生成器和判别器常见的十大激活函数(2024最新整理)

目录 1. Sigmoid 激活函数 2. Tanh 激活函数 3. ReLU 激活函数 4. LeakyReLU 激活函数 5. ELU 激活函数 6. SELU 激活函数 7. GELU 激活函数 8. SoftPlus 激活函数 9. Swish 激活函数 10. Mish 激活函数 激活函数（activation function）的作用是对网络提取到的特征信…
阅读更多...
字母异位词分组【每日一题】

字母异位词分组【每日一题】

可以通过案例找到规律&#xff0c;每个词排序完后是同一个&#xff0c;所以通过hasmap存储排序过的值做key&#xff0c;值是存储单词集合。 package HasTable;import java.util.*;class Solution {static List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {Map&l…
阅读更多...
(官网安装) 基于CentOS 7安装MangoDB和MangoDB Shell

(官网安装) 基于CentOS 7安装MangoDB和MangoDB Shell

前言 查了很多资料都不靠谱&#xff0c;在安装过程中遇到很多的坑&#xff0c;mangoDB 服务重视起不来&#xff1b;出现了很多难以解决的报错&#xff0c;现在把安装过程中遇到的问题&#xff0c;和如何闭坑说一下&#xff0c;很多时候都是准备工作不足导致的&#xff1b;很多方…
阅读更多...
瑞_Redis_短信登录_Redis代替session的业务流程

瑞_Redis_短信登录_Redis代替session的业务流程

文章目录 项目介绍1 短信登录1.1 项目准备1.2 基于Session实现登录流程1.3 Redis代替session的业务流程1.3.1 设计key的结构1.3.2 设计key的具体细节1.3.3 整体访问流程1.3.4 代码实现 &#x1f64a; 前言&#xff1a;本文章为瑞_系列专栏之《Redis》的实战篇的短信登录章节的R…
阅读更多...
论文阅读_参数微调_P-tuning_v2

论文阅读_参数微调_P-tuning_v2

1 P-Tuning PLAINTEXT 1 2 3 4 5 6 7英文名称: GPT Understands, Too 中文名称: GPT也懂 链接: https://arxiv.org/abs/2103.10385 作者: Xiao Liu, Yanan Zheng, Zhengxiao Du, Ming Ding, Yujie Qian, Zhilin Yang, Jie Tang 机构: 清华大学, 麻省理工学院 日期: 2021-03-18…
阅读更多...
电脑文件误删除如何恢复？分享三个简单数据恢复方法

电脑文件误删除如何恢复？分享三个简单数据恢复方法

在日常使用电脑的过程中&#xff0c;文件误删除的情况时有发生。无论是由于操作失误还是病毒感染&#xff0c;丢失的文件都可能对我们的工作和学习造成极大的影响。因此&#xff0c;掌握文件恢复的方法显得尤为重要。下面围绕“电脑文件误删除如何恢复”这一主题&#xff0c;给…
阅读更多...
小狐狸ChatGPT智能聊天系统源码v2.7.6全开源Vue前后端+后端PHP

小狐狸ChatGPT智能聊天系统源码v2.7.6全开源Vue前后端+后端PHP

测试环境包括Linux系统的CentOS 7.6&#xff0c;宝塔面板&#xff0c;PHP 7.4和MySQL 5.6。网站的根目录是public&#xff0c; 使用thinkPHP进行伪静态处理&#xff0c;并已开启SSL证书。 该系统具有多种功能&#xff0c;包括文章改写、广告营销文案创作、编程助手、办公达人…
阅读更多...
AI 初创公司趋势：Y Combinator 最新批次的见解

AI 初创公司趋势：Y Combinator 最新批次的见解

总部位于硅谷的著名创业加速器 Y Combinator (YC) 最近宣布了其 2023 年冬季队列&#xff0c;不出所料&#xff0c;约 31% 的初创公司&#xff08;269 家中有 80 家&#xff09;拥有自我报告的 AI 标签。在这篇文章中&#xff0c;我分析了这批 20-25 家初创公司&#xff0c;以了…
阅读更多...
kafka集群介绍

kafka集群介绍

介绍 kafka是一个高性能、低延迟、分布式的消息传递系统&#xff0c;特点在于实时处理数据。集群由多个成员节点broker组成&#xff0c;每个节点都可以独立处理消息传递和存储任务。 路由策略 发布消息由key、value组成&#xff0c;真正的消息是value&#xff0c;key是标识路…
阅读更多...
【C语言】九九乘法表

【C语言】九九乘法表

1&#xff0c;确定每一行何时结束 2&#xff0c;确定该定义哪些变量&#xff08;i,j&#xff09; 3&#xff0c;确定变量该如何取值&#xff08;1~9&#xff09; 代码如下&#xff1a; #include<stdio.h> int main() { for (int i 1;i < 9;i) { for (…
阅读更多...
LabVIEW提升舱救援通讯监测系统

LabVIEW提升舱救援通讯监测系统

LabVIEW提升舱救援通讯监测系统 随着科技的进步&#xff0c;煤矿救援工作面临着许多新的挑战。为了提高救援效率和安全性&#xff0c;设计并实现了一套基于LabVIEW的提升舱救援通讯监测系统。该系统能够实时监控提升舱内的环境参数和视频图像&#xff0c;确保救援人员和被困人…
阅读更多...
使用map和set实现简单的词频统计

使用map和set实现简单的词频统计

一、运行效果图 二、代码示例 #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <string> #include <map> #include <set> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std;class TextQuer…
阅读更多...
Vue2（四）：Vue监测数据的原理

Vue2（四）：Vue监测数据的原理

一、先来看一个问题 添加一个按钮点击更新马冬梅的信息&#xff1a; <button click"gengxin">点击更新马冬梅的信息</button> methods:{gengxin(){this.person[1].name马老师,this.person[1].age50,this.person[1].sex男}} 下面这种方式就不能奏效&a…
阅读更多...
操作系统笔记之进程调用API中的getpid、fork、wait、exec补充

操作系统笔记之进程调用API中的getpid、fork、wait、exec补充

操作系统笔记之进程调用API中的getpid、fork、wait、exec补充 code review! —— 杭州 2024-03-17 夜 文章目录 操作系统笔记之进程调用API中的getpid、fork、wait、exec补充1.getpid()2.fork()3.wait()4.exec()5.通常&#xff0c;exec() 调用与 fork() 调用一起使用&#xff…
阅读更多...
CentOS 7 编译安装 Git

CentOS 7 编译安装 Git

CentOS 7 编译安装 Git 背景来源删除旧版本 Git安装依赖包下载 Git 源代码检验相关依赖&#xff0c;设置安装路径编译安装添加 Git 环境变量重新加载配置文件查看版本号参考文献 背景来源 为什么要安装新版本呢&#xff1f; 因为无聊&#xff0c;哈哈哈&#xff0c;其实也不是…
阅读更多...
论文阅读——SpectralGPT

论文阅读——SpectralGPT

SpectralGPT: Spectral Foundation Model SpectralGPT的通用RS基础模型&#xff0c;该模型专门用于使用新型3D生成预训练Transformer&#xff08;GPT&#xff09;处理光谱RS图像。 重建损失由两个部分组成&#xff1a;令牌到令牌和频谱到频谱 下游任务&#xff1a;
阅读更多...
DevOps 环境预测测试中的机器学习

DevOps 环境预测测试中的机器学习

在当今快节奏的技术世界中&#xff0c;DevOps 已成为软件开发不可或缺的一部分。它强调协作、自动化、持续集成&#xff08;CI&#xff09;和持续交付&#xff08;CD&#xff09;&#xff0c;以提高软件部署的速度和质量。预测测试是这一领域的关键组成部分&#xff0c;其中机器…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023