修改部分层，仍然调用之前的模型参数。
resnet = resnet50(pretrained=False)
resnet.load_state_dict(torch.load(args.predir))
res_conv31 = Bottleneck_dilated(1024, 256,dilated_rate = 2)
print("---------------------",res_conv31)
print("---------------------",resnet.layer3[1])
res_conv31.load_state_dict(resnet.layer3[1].state_dict())
网络预训练模型与之前的模型对应不上，名称差个前缀
model_dict = model.state_dict()
# print(model_dict)
pretrained_dict = torch.load("/yzc/reid_testpcb/se_resnet50-ce0d4300.pth")
keys = []
for k, v in pretrained_dict.items():
keys.append(k)
i = 0
for k, v in model_dict.items():
if v.size() == pretrained_dict[keys[i]].size():
model_dict[k] = pretrained_dict[keys[i]]
#print(model_dict[k])
i = i + 1
model.load_state_dict(model_dict)
最后是修改参数名拿来用的，
from collections import OrderedDict
pretrained_dict = torch.load('premodel')
new_state_dict = OrderedDict()
# for k, v in mgn_state_dict.items():
# name = k[7:] # remove `module.`
# new_state_dict[name] = v
# self.model = self.model.load_state_dict(new_state_dict)
for k, v in pretrained_dict.items():
name = "model.module."+k # remove `module.`
# print(name)
new_state_dict[name] = v
self.model.load_state_dict(new_state_dict)
pytorch：加载预训练模型中的部分参数，并固定该部分参数(真实有效)
大家在学习pytorch时，可能想利用pytorch进行fine-tune,但是又烦恼于参数的加载问题。下面我将讲诉我的使用心得。
Step1: 加载预训练模型,并去除需要再次训练的层
#注意：需要重新训练的层的名字要和之前的不同。
model=resnet()#自己构建的模型，以resnet为例
model_dict = model.state_dict()
pretrained_dict = torch.load('xxx.pkl')
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)
Step2：固定部分参数
#k是可训练参数的名字，v是包含可训练参数的一个实体
#可以先print（k）,找到自己想进行调整的层，并将该层的名字加入到if语句中：
for k,v in model.named_parameters():
if k!='xxx.weight' and k!='xxx.bias' :
v.requires_grad=False#固定参数
Step3：训练部分参数
#将要训练的参数放入优化器
optimizer2=torch.optim.Adam(params=[model.xxx.weight，model.xxx.bias],lr=learning_rate,betas=(0.9,0.999),weight_decay=1e-5)
Step4：检查部分参数是否固定
debug之后，程序正常运行，最好检查一下网络的参数是否真的被固定了，如何没固定，网络的状态接近于重新训练，可能会导致网络性能不稳定，也没办法得到想要得到的性能提升。
for k,v in model.named_parameters():
if k!='xxx.weight' and k!='xxx.bias' :
print(v.requires_grad)#理想状态下，所有值都是False
需要注意的是，操作失误最大的影响是，loss函数几乎不会发生变化，一直处于最开始的状态，这很可能是因为所有参数都被固定了。
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。