pytorch 状态字典:state_dict

pytorch 中的 state_dict 是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数建立映射关系.(如model的每一层的weights及偏置等等)

(注意,只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等)

优化器对象Optimizer也有一个state_dict,它包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr, momentum,weight_decay等)

 

备注:

1) state_dict是在定义了model或optimizer之后pytorch自动生成的,可以直接调用.常用的保存state_dict的格式是".pt"或'.pth'的文件,即下面命令的 PATH="./***.pt"

torch.save(model.state_dict(), PATH)

2) load_state_dict 也是model或optimizer之后pytorch自动具备的函数,可以直接调用

    model = TheModelClass(*args, **kwargs)
    model.load_state_dict(torch.load(PATH))
    model.eval()

注意:model.eval() 的重要性,在2)中最后用到了model.eval(),是因为,只有在执行该命令后,"dropout层"及"batch normalization层"才会进入 evalution 模态. 而在"训练(training)模态"与"评估(evalution)模态"下,这两层有不同的表现形式.
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作者：wzg2016  
来源：CSDN  
原文：https://blog.csdn.net/strive_for_future/article/details/83240081  
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