前言
自从从深度学习框架caffe转到Pytorch之后，感觉Pytorch的优点妙不可言，各种设计简洁，方便研究网络结构修改，容易上手，比TensorFlow的臃肿好多了。对于深度学习的初学者，Pytorch值得推荐。今天主要主要谈谈Pytorch是如何加载预训练模型的参数以及代码的实现过程。
直接加载预选脸模型
如果我们使用的模型和预训练模型完全一样，那么我们就可以直接加载别人的模型，还有一种情况，我们在训练自己模型的过程中，突然中断了，但只要我们保存了之前的模型的参数也可以使用下面的代码直接加载我们保存的模型继续训练，不用从头开始。
model=DPN(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load("DPN.pth"))
这样的加载方式是基于Pytorch使用的模型存储方法：
torch.save(DPN.state_dict(), "DPN.pth")
加载部分预训练模型参数
其实大多数时候我们根据自己的任物所提出的模型是在一些公开模型的基础上改变而来，其中公开模型的参数我们没有必要在从头开始训练，只要加载其训练好的模型参数即可，这样有助于提高训练的准确率和我们模型的泛化能力。
model = DPN(num_init_features=64, k_R=96, G=32, k_sec=(3,4,20,3), inc_sec=(16,32,24,128), num_classes=1,decoder=args.decoder)
http = {'url': 'http://data.lip6.fr/cadene/pretrainedmodels/dpn92_extra-b040e4a9b.pth'}
pretrained_dict=model_zoo.load_url(http['url'])
model_dict = model.state_dict()
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}#filter out unnecessary keys
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)
model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()
因为需要删除预训练模型中不匹配的的键，也就是层的名字。
以上这篇Pytorch加载部分预训练模型的参数实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
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