解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况

一、Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配

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自学编程网。

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