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解决Pytorch 加载训练好的模型 遇到的error问题

  • Post category:Python

当我们在Pytorch中加载训练好的模型时，可能会遇到各种各样的错误。以下是一些常见的错误和对应的解决方案：

1. RuntimeError: Error(s) in loading state

这个错误常出现在模型结构或者参数改动后再次加载之前训练好的模型时。出现这个错误时可以尝试以下两种方法：

  • 使用 torch.load() 载入模型，但是在载入之前需要先将模型中的参数名称改为新的名称，这可以通过修改 state_dict 进行实现，示例代码如下：
model = MyModel()
pretrained_dict = torch.load('pretrained_model.pth')
model_dict = model.state_dict()
# 将pretrained_dict中的参数名称修改为符合模型中参数的名称的方式
pretrained_dict = {k[7:] if k.startswith('module.') else k: v for k, v in pretrained_dict.items()}
# 将pretrained_dict中与模型不匹配的键值对删除
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
# 更新现有的模型参数字典
model_dict.update(pretrained_dict)
# 将新的参数字典加载到模型中
model.load_state_dict(model_dict)
  • 使用 torch.load_state_dict() 载入模型，这个方法需要将 strict 参数设置为 False，这样就可以忽略不匹配的键值对和缺失的参数，示例代码如下：
model = MyModel()
pretrained_dict = torch.load('pretrained_model.pth')
model.load_state_dict(pretrained_dict, strict=False)

2. ImportError: DLL load failed, The specified module could not be found.

这个错误可能是由于使用了有问题的Pytorch安装包导致的。出现这个错误时可以尝试重新安装Pytorch，并且确认安装了匹配的CUDA版本。另外，如果是在Windows系统上运行Python时出现这个错误，可以试着使用Anaconda或者Miniconda环境运行。

示例一：

现有一个ResNet50模型，保存在 model.pth 文件中，我们要在程序中载入这个模型，并用它来进行图像分类。示例代码如下：

import torch
import torchvision.models as models

# 载入ResNet50模型
resnet = models.resnet50(pretrained=False)
pretrained_dict = torch.load('model.pth')
model_dict = resnet.state_dict()
# 将pretrained_dict中的参数名称修改为符合模型中参数的名称的方式
pretrained_dict = {k[7:] if k.startswith('module.') else k: v for k, v in pretrained_dict.items()}
# 将pretrained_dict中与模型不匹配的键值对删除
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
# 更新现有的模型参数字典
model_dict.update(pretrained_dict)
# 将新的参数字典加载到模型中
resnet.load_state_dict(model_dict)
resnet.eval()

# 使用载入的模型进行图像分类
input_image = torch.rand(1, 3, 224, 224)
output = resnet(input_image)

示例二：

现有一个Pytorch模型和它对应的优化器，保存在 model.pth 和 optimizer.pth 文件中，我们要在程序中载入这个模型和优化器，并继续进行训练。示例代码如下：

import torch
import torch.optim as optim

# 载入模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
model_dict = model.state_dict()
optimizer_dict = optimizer.state_dict()
model_dict.update(torch.load('model.pth'))
optimizer_dict.update(torch.load('optimizer.pth'))
model.load_state_dict(model_dict)
optimizer.load_state_dict(optimizer_dict)

# 继续进行训练
for i, (input_image, target) in enumerate(train_loader):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input_image)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

以上就是解决Pytorch加载训练好的模型遇到的error问题的完整攻略，希望可以对你有所帮助。

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