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1. 查看网络参数

pretrained_dict1 = torch.load(model_path2, map_location='cpu')['state_dict']#预训练文件后缀是.tarpretrained_dict2 = torch.load(model_path3)#预训练文件后缀是.pth#1.查看预训练网络参数for key ,value in pretrained_dict1.items():#pretrained_dict1，pretrained_dict2就是上面的东西count+=1print(key)print(count)#2.查看model的网络参数for key ,value in model.state_dict.items()：print(key,value)

2. 加载模型遇到的两大问题

1. 模型的键不匹配

以下两代码，解决了键不匹配问题，一个是删除键的某一部分，一是添加键的某一部分。

例:
下面的错误是因为模型的model.state_dict().items()的键是conv1.weight，预训练的键是module.conv1.weight，导致不匹配。所以下面的代码是让module. 去掉

1.删除键的头部
pretrained_dict = {
   
   
   k.replace('module.', ''): v for k, v in pretrained_dict2.items()}

当然有时候自己model的键需要改进，如下

2.补齐键的头部
checkpoint={
   
   
   'module.'+k:v for k,v in pretrained_dict.items()}

2. 预训练模型和自己的model长度不一样

# 删除pretrained_dict.items()中model所没有的东西model_dict = model.state_dict()pretrained_dict = {
   
   
   k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}  # 只保留预训练模型中，自己建的model有的参数model_dict.update(pretrained_dict)  # 将预训练的值，更新到自己模型的dict中model.load_state_dict(model_dict)  # model加载dict中的数据，更新网络的初始值

3. 通过查看加载参数，看是否加载成功

for value1 ,value2 in zip(checkpoint.items(), model.state_dict().items()):print(value1,value2)

如下所示，model的参数和预训练的参数是一样的

4. 案例

（这里处理的只是针对本人的model加载的情况，要想正确加载，还需遵守上面3步）

    def load_param(self, model_path):#这里的self就是modelmodel_dict = self.state_dict()pretrained_dict = torch.load(model_path)#这里model_path的后缀是.pth可直接读取# pretrained_dict = {k.replace('module.', ''): v for k, v in#                    pretrained_dict.items()}  # 因为pretrained_dict得到module.conv1.weight，但是自己建的model无module，只是conv1.weight，所以改写下pretrained_dict = {
   
   
   k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}  # 只保留预训练模型中，自己建的model有的参数model_dict.update(pretrained_dict)  # 将预训练的值，更新到自己模型的dict中self.load_state_dict(model_dict)  # model加载dict中的数据，更新网络的初始值

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