解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况
最近想着修改网络的预训练模型vgg.pth，但是发现当我加载预训练模型权重到新建的模型并保存之后。
在我使用新赋值的网络模型时出现了key不匹配的问题
#加载后保存（未修改网络）
base_weights = torch.load(args.save_folder + args.basenet)
ssd_net.vgg.load_state_dict(base_weights)
torch.save(ssd_net.state_dict(), args.save_folder + 'ssd_base' + '.pth')
# 将新保存的网络代替之前的预训练模型
ssd_net = build_ssd('train', cfg['min_dim'], cfg['num_classes'])
net = ssd_net
...
if args.resume:
...
else:
base_weights = torch.load(args.save_folder + args.basenet)
#args.basenet为ssd_base.pth
print('Loading base network...')
ssd_net.vgg.load_state_dict(base_weights)
此时会如下出错误：
Loading base network…
Traceback (most recent call last):
File “train.py”, line 264, in
train()
File “train.py”, line 110, in train
ssd_net.vgg.load_state_dict(base_weights)
…
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ModuleList:
Missing key(s) in state_dict: “0.weight”, “0.bias”, … “33.weight”, “33.bias”.
Unexpected key(s) in state_dict: “vgg.0.weight”, “vgg.0.bias”, … “vgg.33.weight”, “vgg.33.bias”.
说明之前的预训练模型 key参数为"0.weight", “0.bias”，但是经过加载保存之后变为了"vgg.0.weight", “vgg.0.bias”
我认为是因为本身的模型定义文件里self.vgg = nn.ModuleList(base)这一句。
现在的问题是因为自己定义保存的模型key参数多了一个前缀。
可以通过如下语句进行修改，并加载
from collections import OrderedDict #导入此模块
base_weights = torch.load(args.save_folder + args.basenet)
print('Loading base network...')
new_state_dict = **OrderedDict()**
for k, v in base_weights.items():
name = k[4:] # remove `vgg.`，即只取vgg.0.weights的后面几位
new_state_dict[name] = v
ssd_net.vgg.load_state_dict(new_state_dict)
此时就不会再出错了。
参考了这个篇。修改一下就可以应用到自己的模型啦。
//www.jb51.net/article/214214.htm
二、pytorch加载预训练模型遇到的问题：KeyError: ‘bn1.num_batches_tracked‘最近在使用pytorch1.0加载resnet预训练模型时,遇到的一个问题，在此记录一下。
KeyError: 'layer1.0.bn1.num_batches_tracked'
其实是使用的版本的问题，pytorch0.4.1之后在BN层加入了track_running_stats这个参数,
这个参数的作用如下：训练时用来统计训练时的forward过的min-batch数目,每经过一个min-batch, track_running_stats+=1
如果没有指定momentum, 则使用1/num_batches_tracked 作为因数来计算均值和方差(running mean and variance).
其实,这个参数没啥用.但因为官方提供的预训练模型是pytorch0.3版本训练出来的,因此没有这个参数.
所以,只要过滤一下预训练权重字典中的关键字即可,‘num_batches_tracked'.代码例子,如下.
有问题的代码：
def load_specific_param(self, state_dict, param_name, model_path):
param_dict = torch.load(model_path)
for i in state_dict:
key = param_name + '.' + i
state_dict[i].copy_(param_dict[key])
del param_dict
对'num_batches_tracked进行过滤：
def load_specific_param(self, state_dict, param_name, model_path):
param_dict = torch.load(model_path)
param_dict = {k: v for k, v in param_dict.items() if 'num_batches_tracked' not in k}
for i in state_dict:
key = param_name + '.' + i
if 'num_batches_tracked' in key:
continue
state_dict[i].copy_(param_dict[key])
del param_dict
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
