pytorch 加载数据 利用率为0 pytorch加载模型部分参数

一、load_state_dict（strict）中参数 strict的使用

load_state_dict（strict）中的参数strict默认是True，这时候就需要严格按照模型中参数的Key值来加载参数，如果增删了模型的结构层，或者改变了原始层中的参数，加载就会报错。

         相反地，如果设置strict为Flase，就可以只加载具有相同名称的参数层，对于修改的模型结构层进行随机赋值。这里需要注意的是，如果只是改变了原来层的参数，但是没有换名称，依然还是会报错。因为根据key值找到对应的层之后，进行赋值，发现参数不匹配。这时候可以将原来的层换个名称，再加载就不会报错了。最后，大家需要注意的是，strict=Flase要谨慎使用，因为很有可能你会一点参数也没加载进来，具体原因请看下文。

二、使用多GPU训练后的模型加载问题

压根就没有参数加载进来，每一层的名称前都添加了module,所以名称都是不匹配的。

         这时候有两种解决问题的方法，一是在加载模型前，依旧使用model = nn.DataParallel (model, device_ids=[0,1,2,3]）给模型每一层名称前添加module的字符。不过当我们想要单卡去测试模型时就遇到问题了，此时我们需要手动删除掉模型名称中的"module."这7个字符，注意是7个，还有个 .    这样做可以自由地更改模型参数的名称，不仅可以删减前缀"module. "，同时也能增加前缀，这个在模型拼接时会比较方便。

import torch
import torch.nn as nn
import Model.pvt_v2 as PvT
from collections import OrderedDict

net=PvT.pvt_v2_b4()# 
state_dict = torch.load("/datasets/Dset_Jerry/Checkpoint/CC-CXRI-P/PvT_B32_S384/PvT_18.pkl")  # 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.
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in state_dict.items():
    name = k[7:]  # remove 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
net.load_state_dict(new_state_dict, strict=True)  # 重新加载这个模型。