在使用PyTorch进行深度学习模型训练和推理时,我们经常会使用state_dict
来保存和加载模型的参数。然而,有时当我们尝试加载保存的state_dict
时,可能会遇到Unexpected key(s) in state_dict
错误,并指明错误的键名。本文将介绍该错误的原因和解决方法。
当我们尝试加载模型参数时,state_dict
中的键名必须与当前模型中的键名完全匹配。如果不匹配,就会出现Unexpected key(s) in state_dict
错误。该错误通常由以下几个原因引起:
state_dict
加载新的模型,就会出现键名不匹配的情况,从而导致错误。state_dict
中添加前缀module.
来表示模型参数来自于不同的GPU。如果我们将单GPU训练的state_dict
用于加载多GPU模型,就会出现键名不匹配的情况。以下是几种可能的解决方法:
state_dict
属性名匹配功能在PyTorch中,可以使用模型的state_dict
属性的.keys()
方法来查看当前模型的所有键名。然后,我们可以对比保存的state_dict
和当前模型的键名,找出不匹配的键名并修改它们。下面是一个示例代码:
pythonCopy code# 加载保存的state_dict
saved_state_dict = torch.load('model.pth')
# 查看当前模型的state_dict键名
model = YourModel()
current_state_dict = model.state_dict()
print("Current model keys:", current_state_dict.keys())
# 修改不匹配的键名
for key in list(saved_state_dict.keys()):
if key not in current_state_dict:
new_key = key.replace("module.", "") # 去除多GPU前缀
saved_state_dict[new_key] = saved_state_dict.pop(key)
# 加载修改后的state_dict
model.load_state_dict(saved_state_dict)
state_dict
如果我们修改了模型的结构,我们可以通过修改模型的代码,使其与保存的state_dict
格式相匹配。在加载模型之前,可以先将模型的结构调整为与state_dict
结构相同。
torch.nn.DataParallel
进行模型加载如果模型是使用torch.nn.DataParallel
包装的,我们可以使用model = torch.nn.DataParallel(model)
来加载模型。这样,模型就可以自动处理多GPU训练导致的键名问题。
pythonCopy codemodel = YourModel()
model = torch.nn.DataParallel(model) # 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) # 加载state_dict
当加载保存的state_dict
时,出现Unexpected key(s) in state_dict
错误通常是由于键名不匹配引起的。我们可以通过查看模型的键名和保存的state_dict
的键名来找出不匹配的键,并相应地修改它们。另外,使用torch.nn.DataParallel
包装模型可以解决多GPU训练导致的键名前缀问题。希望本文能帮助你解决Unexpected key(s) in state_dict
错误,并顺利加载模型参数。
假设我们有一个图像分类的模型,用于识别猫和狗。我们首先训练了一个模型,并保存了它的state_dict
到"model.pth"文件中。然后,我们修改了模型的结构,添加了一个新的全连接层,并希望能够加载之前保存的state_dict
。 首先,我们定义一个模型类AnimalClassifier
,包含一个卷积神经网络和一个全连接层:
pythonCopy codeimport torch
import torch.nn as nn
class AnimalClassifier(nn.Module):
def __init__(self):
super(AnimalClassifier, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(64 * 16 * 16, 256),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(256, 2)
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
然后,我们训练了模型,并保存了state_dict
:
pythonCopy code# 创建模型实例
model = AnimalClassifier()
# 训练模型...
# ...
# 保存state_dict
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
接下来,我们修改了模型的结构,在全连接层后添加了一个新的ReLU层:
pythonCopy codeimport torch
import torch.nn as nn
class AnimalClassifier(nn.Module):
def __init__(self):
super(AnimalClassifier, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(64 * 16 * 16, 256),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(256, 2),
nn.ReLU(inplace=True) # 添加新的ReLU层
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
现在,我们希望能够加载之前保存的state_dict
,并继续训练新的模型。我们可以通过以下代码来加载state_dict
并解决键名不匹配的问题:
pythonCopy codeimport torch
import torch.nn as nn
class AnimalClassifier(nn.Module):
def __init__(self):
super(AnimalClassifier, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(64 * 16 * 16, 256),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(256, 2),
nn.ReLU(inplace=True) # 添加新的ReLU层
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
# 创建新的模型实例
model = AnimalClassifier()
# 加载保存的state_dict
saved_state_dict = torch.load('model.pth')
# 查看当前模型的state_dict键名
current_state_dict = model.state_dict()
print("Current model keys:", current_state_dict.keys())
# 修改不匹配的键名
for key in list(saved_state_dict.keys()):
if key not in current_state_dict:
new_key = key.replace("classifier.", "classifier.3.") # 修改不匹配的键名
saved_state_dict[new_key] = saved_state_dict.pop(key)
# 加载修改后的state_dict
model.load_state_dict(saved_state_dict)
# 继续训练新模型...
# ...
通过以上代码,我们成功地加载了之前保存的state_dict
,并继续训练了新的模型,同时解决了键名不匹配的问题。
state_dict
是PyTorch中用来保存和加载模型参数的一种字典对象。它包含了模型的所有可学习参数的张量(如神经网络的权重和偏置)以及其他相关参数(如优化器的状态),但不包括模型的结构。 state_dict
的结构如下:
plaintextCopy code{
'key1': tensor1,
'key2': tensor2,
...
}
其中,'key' 是一个字符串,对应于模型中的每个参数的名称;'tensor' 是对应于参数的张量。 保存模型的state_dict
可以通过调用模型的state_dict()
方法来获得:
pythonCopy codemodel = MyModel()
...
state_dict = model.state_dict()
torch.save(state_dict, 'model.pth')
加载模型的state_dict
可以通过调用torch.load()
函数来加载:
pythonCopy codestate_dict = torch.load('model.pth')
model = MyModel()
model.load_state_dict(state_dict)
state_dict
的使用有以下几个常见的场景:
state_dict
,可以将模型的参数保存到文件并在需要时重新加载参数。state_dict
加载到新模型的对应层中,从而利用预训练模型的参数加快新模型的训练速度或提高性能。state_dict
复制到另一个模型中,实现参数的共享或复用。state_dict
中,可以一同保存和加载。 需要注意的是,加载state_dict
时,模型的结构应当与保存时的结构完全一致,否则可能会出现加载失败或错误的情况。原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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