net = .... #自己的模型
save_model = torch.load(model_weight_path) # 获取预训练模型字典（键值对）
model_dict = net.state_dict() # 获取自己模型字典（键值对）
# 新定义字典，用来获取自己模型中对应层的预训练模型中的参数
state_dict = {k:v for k,v in save_model.items() if k in model_dict.keys()}
state_dict.pop('fc.weight') # 丢掉FC层，因为输出不同，或_fc.weight
state_dict.pop('fc.bias') # 丢掉FC层，因为输出不同，或_fc.bias
model_dict.update(state_dict) # 更新自己模型字典中键值对
net.load_state_dict(model_dict) # 加载参数
模型加载参数不匹配 出现场景，使用transformers包的预训练模型 from_pretrained加载hug...
1 加载内置的预训练模型 2 加载自己定义的预训练的模型 3 加载部分模型参数 参考链接https://www.c...
Tensorflow加载预训练模型和保存模型
1. 本文重点 本篇博客主要介绍如何使用 training_hooks进行预训练模型参数加载, 实现单预训练模型或...
保存网络结构及参数 只加载模型参数，网络结构从代码中创建 pytorch加载官方提供预训练模型的方法请参考博客
（1）直接加载预训练模型 如果我们使用的模型和原模型完全一样，那么我们可以直接加载别人训练好的模型： my_res...
本文用于加载说明如何保存训练过程中的模型和参数，以及加载模型和参数 1 Tensorflow的模型文件 1.1 m...
前言 本文是为了实现存储自己训练好的模型 结构和参数，以及加载训练好的模型进行预测。 代码 保存 加载
Pytorch保存模型的两种方式： 1 模型结构和模型参数都保存下来 优点：不需要预初始化模型，直接加载，就可以获...
本文标题：加载和自己模型不匹配的预训练模型参数解决方法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/gnfkcrtx.html
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