pytorch加载预训练模型与自己模型不匹配如何解决

这篇文章主要介绍了pytorch加载预训练模型与自己模型不匹配如何解决的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇pytorch加载预训练模型与自己模型不匹配如何解决文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

两个有序字典找不同

模型的参数和pth文件的参数都是有序字典(OrderedDict)，把字典中的键转为列表就可以在for循环里迭代找不同了。

model = ResNet18(1)
model_dict1 = torch.load('resnet18.pth')
model_dict2 = model.state_dict()
model_list1 = list(model_dict1.keys())
model_list2 = list(model_dict2.keys())
len1 = len(model_list1)
len2 = len(model_list2)
minlen = min(len1, len2)
for n in range(minlen):
    if model_dict1[model_list1[n]].shape != model_dict2[model_list2[n]].shape:
        err = 1

自己搭建模型的注意事项

搭网络时要对照pth文件的字典顺序搭，字典顺序、权重尺寸(shape)和变量命名必须与pth文件完全一致。如果仅仅是变量命名不同，可采用类似的方法对模型的权重重新赋值。

model = ResNet18(1)
model_dict1 = torch.load('resnet18.pth')
model_dict2 = model.state_dict()
model_list1 = list(model_dict1.keys())
model_list2 = list(model_dict2.keys())
len1 = len(model_list1)
len2 = len(model_list2)
minlen = min(len1, len2)
for n in range(minlen):
    if model_dict1[model_list1[n]].shape != model_dict2[model_list2[n]].shape:
        continue
    model_dict1[model_list1[n]] = model_dict2[model_list2[n]]
model.load_state_dict(model_dict2)

完整的代码见自己搭建resnet18网络并加载torchvision自带权重

新增的改进代码

model_dict1 = torch.load('yolov5.pth')
model_dict2 = model.state_dict()
model_list1 = list(model_dict1.keys())
model_list2 = list(model_dict2.keys())
len1 = len(model_list1)
len2 = len(model_list2)
m, n = 0, 0
while True:
    if m >= len1 or n >= len2:
        break
    layername1, layername2 = model_list1[m], model_list2[n]
    w1, w2 = model_dict1[layername1], model_dict2[layername2]
    if w1.shape != w2.shape:
        continue
    model_dict2[layername2] = model_dict1[layername1]
    m += 1
    n += 1
model.load_state_dict(model_dict2)

如果因为模型不匹配，运行第14行语句后，可看自己情况手动对m或n加上1。

补充：pytorch的一些坑：用预训练的vgg模型的部分层的特征报错，如张量不匹配

看代码吧~

#打算取VGG19的第二个全连接层的输出，那么就需要构建一个类，这个类要包含VGG的全部卷积层，
#以及到第二个全连接层的全部网络还有他们对应的参数
class Classification_att(nn.Module):
    def __init__(self, rgb_range):
        super(Classification_att, self).__init__()
        self.vgg19 =models.vgg19(pretrained=True)
        vgg = models.vgg19(pretrained=True).features
        conv_modules = [m for m in vgg]
        self.vgg_conv = nn.Sequential(*conv_modules[:37])
        classfi = models.vgg19(pretrained=True).classifier
        classif_modules = [n for n in classfi]
        self.vgg_class = nn.Sequential(*classif_modules[:4])
        vgg_mean = (0.485, 0.456, 0.406)
        vgg_std = (0.229 * rgb_range, 0.224 * rgb_range, 0.225 * rgb_range)
        self.sub_mean = common.MeanShift(rgb_range, vgg_mean, vgg_std)
        for p in self.vgg_conv.parameters():
            p.requires_grad = False
        for p in self.vgg_class.parameters():
            p.requires_grad = False
        self.classifi = nn.Sequential(
            nn.Linear(4096, 1024),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(1024, 256),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(256, 64),
        )
 
    def forward(self, x):
        x = F.interpolate(x, size=[224, 224], scale_factor=None, mode='bilinear', 
        align_corners=False)
        x = self.sub_mean(x)
        x = self.vgg_conv(x)  
        x = self.vgg_class(x)  #执行这部报错，说张量不匹配

原因是因为卷积层的输出不能直接连接全连接层，即使输出的张量的总的大小是一致的

查看vgg的pytorch源码发现是

x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
#自己的代码没有torch.flatten(x, 1)这步

所以自己的少了一步

x = torch.flatten(x, 1)

补上就好了！

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