PyTorch加载模型model.load_state_dict()问题及解决

PyTorch是深度学习的一种常用框架，用于构建、训练和部署神经网络模型。在使用PyTorch时，我们有时需要加载已经训练好的模型。PyTorch提供了model.load_state_dict()方法来加载模型权重参数，但在实际使用中，可能会遇到一些问题，下面就进行详细讲解。

问题描述

在PyTorch中，我们通常使用model.state_dict()方法保存模型的权重参数，以便后续重新加载。但在使用model.load_state_dict()方法时，可能会遇到以下两个问题：

1.出现运行时错误

当使用model.load_state_dict()方法加载权重参数时，可能会出现如下运行时错误：

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 运行时错误，例如：
# RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for NewModel:
#         Missing key(s) in state_dict: "fc1.weight", "fc1.bias", ...
#         Unexpected key(s) in state_dict: ...

2.模型权重参数未正确加载

使用model.load_state_dict()方法加载权重参数后，有时模型的权重参数未能正确加载。例如，模型的输出结果与预期结果不同，或者模型未能正确收敛等。

解决方法

要解决上述问题，可以采用以下方法：

1.确保模型的定义与加载的权重参数相同

通常，出现以上问题的原因是定义的模型与加载的权重参数不匹配。因此，我们需要确保加载权重参数的模型与定义的模型相同，例如，两种方法定义的模型相同：

# 方法一：定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Net()

# 方法二：定义模型
class NewNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NewNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = NewNet()

2.使用strict=False选项加载权重参数

当加载权重参数时，我们可以使用strict=False选项来忽略掉未加载的权重参数，这样可以避免出现上述的运行时错误。例如：

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False)

需要注意的是，使用strict=False选项时，未加载的权重参数值将为随机初始化的值，这可能导致模型效果下降。

示例说明

下面给出两个示例，说明如何解决上述问题：

示例一：加载权重参数失败

假设我们定义了如下的模型：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Net()

并使用model.state_dict()方法保存了模型的权重参数到文件'model.pth'。然后，我们使用以下代码加载模型：

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

但运行时出现错误：

# 运行时错误，例如：
# RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for NewModel:
#         Missing key(s) in state_dict: "fc1.weight", "fc1.bias", ...
#         Unexpected key(s) in state_dict: ...

这是因为加载的权重参数与定义的模型不匹配，解决方法是修改模型的定义，使其与加载的权重参数相匹配：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Net()

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

示例二：使用strict=False选项加载权重参数

假设我们定义了如下的模型：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Net()

并使用model.state_dict()方法保存了模型的权重参数到文件'model.pth'。但我们发现加载模型后，模型的输出结果与预期结果不同。这是因为在保存权重参数时，实际上并没有保存所有的参数，例如，偏置参数并没有保存。

为了避免出现此类问题，我们可以使用strict=False选项加载权重参数：

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False)

这样就可以加载模型的部分权重参数，避免了严格匹配导致的错误。需要注意的是，使用strict=False选项时，未加载的权重参数值将为随机初始化的值，这可能导致模型效果下降。