pytorch導入模型參數

• 背景介紹：

1. 我的想法是把一個預訓練的網絡的參數導入到我的模型中，但是預訓練模型的參數只是我模型參數的一小部分，怎樣導進去不出差錯了，請來聽我說說。

• 解法

1. 首先把你需要添加參數的那一小部分模型提取出來，並新建一個類進行重新定義，如圖向Alexnet中添加前三層的參數，重新定義前三層。

3. 接下來就是導入參數

4.         checkpoint = torch.load(config.pretrained_model)
           # change name and load parameters
           model_dict = model.net1.state_dict()
           checkpoint = {k.replace('features.features', 'featureExtract1'): v for k, v in checkpoint.items()}
           checkpoint = {k:v for k,v in checkpoint.items() if k in model_dict.keys()}
   
           model_dict.update(checkpoint)
           model.net1.load_state_dict(model_dict)

5. 程序如上圖所示，主要是第三、四句，第三是替換，別人訓練的模型參數的鍵和自己的定義的會不一樣，所以需要替換成自己的；第四句有個if用於判斷導入需要的參數。其他語句都相當於是模板，套用即可。