在Pytorch中实现部分导入模型参数的方法

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本文介绍了如何使用PyTorch框架进行模型训练时，仅加载所需的部分参数，提供了详细的操作步骤和代码示例。在进行迁移学习或使用预训练模型处理分割、检测任务时，如果我们的网络结构经过了调整，并且保存的参数中有部分是不需要导入到新模型中的（don’t expected），同时新搭建的网络中也缺少一些原有的参数（missed）。在这种情况下，直接使用`torch.load(model.state_dict())`方法会导致“xxx expected”或“xxx missed”的错误。幸运的是，PyTorch将模型参数以字典的形式保存下来，其中键是参数名称而值则是具体的数值。我们可以通过调用`model.state_dict()`来获取这个字典，并利用这些参数名称实现自定义的导入过程。

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在Pytorch中实现部分导入模型参数的方法

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本文介绍了如何使用PyTorch框架进行模型训练时，仅加载所需的部分参数，提供了详细的操作步骤和代码示例。在进行迁移学习或使用预训练模型处理分割、检测任务时，如果我们的网络结构经过了调整，并且保存的参数中有部分是不需要导入到新模型中的（don’t expected），同时新搭建的网络中也缺少一些原有的参数（missed）。在这种情况下，直接使用`torch.load(model.state_dict())`方法会导致“xxx expected”或“xxx missed”的错误。幸运的是，PyTorch将模型参数以字典的形式保存下来，其中键是参数名称而值则是具体的数值。我们可以通过调用`model.state_dict()`来获取这个字典，并利用这些参数名称实现自定义的导入过程。

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