Pytorch 加载预训练模型 load_state_dict 与 load 的区别
作为一名经验丰富的开发者，我将会帮助你理解如何在 PyTorch 中加载预训练模型，特别是 load_state_dict 和 load 两种方法的区别。让我们一起来看看吧。
流程图
stateDiagram
[*] --> Load_Pretrained_Model
Load_Pretrained_Model --> Define_Model: 定义模型结构
Define_Model --> Load_Checkpoint: 加载 checkpoint
Load_Checkpoint --> Define_Criterion: 定义损失函数
Define_Criterion --> Train_Model: 训练模型
Train_Model --> [*]
步骤
| 步骤 | 操作 | 代码 |
|---|---|---|
| 1 | 定义模型结构 | model = YourModel() |
| 2 | 加载 checkpoint | checkpoint = torch.load('path_to_checkpoint.pth') |
| 3 | 加载模型权重 | model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) 或 model = checkpoint['model'] |
| 4 | 定义损失函数 | criterion = nn.CrossEntropyLoss() |
| 5 | 训练模型 | train_model(model, criterion) |
代码解释
- 第一步，我们需要先定义模型结构，这里我们使用 YourModel 代表你的模型。
- 第二步，加载 checkpoint 文件，将模型的参数以字典的形式保存在 checkpoint 中。
- 第三步，使用 load_state_dict 方法将 checkpoint 中的模型参数加载到我们定义的模型中，或者直接用 load 方法直接加载整个模型。
- 第四步，定义损失函数，这里我们使用交叉熵损失。
- 第五步，开始训练模型，具体训练过程中的代码不在本文的讨论范围内。
旅行图
journey
title PyTorch 加载预训练模型
section 定义模型结构
Define_Model: 定义模型结构
section 加载 checkpoint
Load_Checkpoint: 加载 checkpoint
section 加载模型权重
Load_Weights: 加载模型权重
section 定义损失函数
Define_Criterion: 定义损失函数
section 训练模型
Train_Model: 训练模型
通过以上流程图和步骤，相信你已经对如何在 PyTorch 中加载预训练模型有了更清晰的了解。记住，load_state_dict 和 load 的主要区别在于前者只加载模型参数，而后者可以加载整个模型。希望这篇文章能够帮助到你！如果有任何问题，欢迎随时向我提问。祝你学习顺利！
