pytorch中,如何将一个网络参数传给另一个相同网络的参数?

要将一个网络的参数传递给另一个相同网络的参数,可以使用state_dict()方法和load_state_dict()方法。
假设有两个相同的网络net1net2,它们具有相同的网络结构,但是它们的权重和偏差不同。

要将一个网络的参数传递给另一个相同网络的参数,可以使用state_dict()方法和load_state_dict()方法。

假设有两个相同的网络net1net2,它们具有相同的网络结构,但是它们的权重和偏差不同。要将net1的参数传递给net2,可以使用以下代码:

net2.load_state_dict(net1.state_dict())

这将把net1的权重和偏差复制到net2中。请注意,此方法要求两个网络的结构完全相同,否则会抛出错误。

如果只想将某些参数传递给另一个网络,可以先使用state_dict()方法获取需要传递的参数,然后将它们传递给另一个网络的load_state_dict()方法。
例如,如果只想将net1中的卷积层参数传递给net2,可以使用以下代码:

conv_dict = {k: v for k, v in net1.state_dict().items() if 'conv' in k}
net2.load_state_dict(conv_dict, strict=False)

这将从net1的状态字典中提取所有包含'conv'的键值对,并将它们传递给net2。由于我们只传递了一部分参数,所以我们需要将strict参数设置为False,以免出现错误。

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