pytorch加载内置模型、修改网络结构及加载预训练参数

Posted 2023-05-10

参考技术A https://blog.csdn.net/qq_34108714/article/details/90169562
https://blog.csdn.net/qq_34108714/article/details/94750585

预训练模型的加载机理pytorch版

在做二维目标检测时，我们会对神经网络的部分地方进行修改，比如增加CBAM，或者修改FPN等等。但是将修改后的网络进行训练时，加载预训练权重过程却不会报错，甚至修改网络后性能不增反降。这里面蕴含的知识点在这篇文章做做一个总结。

pytorch中网络导入预训练权重的代码很简单：

net = model()
net.to(device)
net.load_state_dict(torch.load(\'params.pth\'))

其中：

• torch.load(\'params.pth\')只是加载了模型参数，并没有将参数放入网络中。这里是将参数以键值对的方式加载到了内存中。
• load_state_dict方法才是将参数字典放入网络中。

当我们对网络做了修改后，我们只需要按下面的方式做，就可以将之前的预训练权重加载到新网络中。在mmdetection或者一些大牛的开源代码中，修改网络后仍然能加载预训练权重也是因为以下原因