解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况

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解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况

在Pytorch中，修改预训练模型时，有时会遇到key不匹配的情况。这是因为预训练模型的结构和修改后的模型结构不一致。以下是解决这个问题的步骤：

步骤1：加载预训练模型

首先需要加载预训练模型。以下是加载预训练模型的示例：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)

步骤2：修改模型结构

接下来需要修改模型结构。以下是修改模型结构的示例：

import torch.nn as nn

model.fc = nn.Linear(512, 10)

步骤3：解决key不匹配的问题

当修改模型结构后，可能会遇到key不匹配的问题。这是因为预训练模型的结构和修改后的模型结构不一致。以下是解决这个问题的两种方法：

方法1：手动修改key

手动修改key是一种解决key不匹配问题的方法。以下是手动修改key的示例：

import torch.nn as nn

model.fc = nn.Linear(512, 10)
state_dict = model.state_dict()
for k in list(state_dict.keys()):
    if 'fc' in k:
        new_k = k.replace('fc', 'classifier')
        state_dict[new_k] = state_dict.pop(k)
model.load_state_dict(state_dict)

方法2：使用strict=False

使用strict=False是一种解决key不