.load_state_dict方法詳解

一、.load_state_dict的介紹

.load_state_dict方法是PyTorch中一個十分重要的方法，它可以將預訓練模型的狀態字典載入到新的模型中。模型的狀態字典包含了模型的參數和緩衝器

該方法的作用是載入參數和緩衝器，並且使用嚴格的參數匹配，如果有對應不上的參數，會報錯。

    def load_state_dict(self, state_dict: 'OrderedDict[str, Tensor]',
                        strict: bool = True) -> None:
        r"""Loads a model's parameter dictionary (state_dict).

        Arguments:
            state_dict (dict): a dict containing parameters and
                persistent buffers.
            strict (bool, optional): whether to strictly enforce that the keys
                in :attr:`state_dict` match the keys returned by this module's
                :meth:`state_dict` function. Default: ``True``

        Returns:
            None

        .. note::
            The :attr:`strict` parameter has home-field advantage here. See the
            note in :meth:`torch.nn.Module.load_state_dict` for a
            description of how it's used.
        """

二、.load_state_dict方法的應用場景

.load_state_dict方法是在訓練中使用預訓練模型時常用的方法。預訓練模型的狀態字典不能直接複製到一個新模型中，需要使用.load_state_dict方法來恢復模型。

在遷移學習中，我們可以使用已訓練好的模型，將其參數作為新模型的初始參數，然後再在該基礎上進行訓練，從而加速我們的訓練過程，提高模型的性能。

下面是一段使用.load_state_dict方法載入預訓練模型並用來進行測試的代碼：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)
fc_inputs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(fc_inputs, 1024),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(1024, 10))
model.load_state_dict(torch.load('resnet18.pth'))

# test the model
inputs = torch.randn(1, 3, 224, 224)
outputs = model(inputs)
print(outputs.shape)

三、.load_state_dict方法的常用參數

1、state_dict參數

state_dict是一個包含了參數和緩衝器的字典。這個字典可以從一個已經訓練好的模型中獲取，也可以通過state_dict()方法獲取當前模型的參數字典。

例如：

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
state_dict = model.state_dict()

2、strict參數

strict參數是一個布爾類型的值，用於標記是否使用嚴格的參數匹配。

如果strict=True，則state_dict中的參數名稱必須與新模型中的參數名稱完全匹配，否則會報錯。

如果strict=False，則新模型中沒有指定的參數，就忽略掉，而不會報錯。

四、.load_state_dict方法的注意事項

1、模型的架構需要保持一致

.load_state_dict方法的使用需要注意模型的架構必須與原始模型的架構完全相同，否則將無法載入參數。如果想要更改模型的架構，可以使用torch.nn.Sequential()重新構造模型。

2、載入預訓練模型需要正確指定路徑

如果我們需要載入一個預訓練模型，需要正確指定預訓練模型的位置。一般來說，預訓練模型被保存為一個.pth文件。如果.pth文件和模型代碼不在同一個文件夾中，則需要使用正確的路徑來載入模型。

# 模型保存在model文件夾中的resnet18.pth文件中
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.load_state_dict(torch.load('model/resnet18.pth'))

3、.load_state_dict方法與.freeze_layers()方法的配合使用

當使用預訓練模型進行遷移學習時，我們常常需要固定一些層的參數，只更新特定的層。在這種情況下，我們可以使用.freeze_layers()方法來凍結層的參數，在反向傳播時不進行參數更新。在.load_state_dict()方法中，我們需要排除掉已凍結的層，否則這些層的參數將會被載入進去。

例如：

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False
num_features = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_features, 10)

# 假設已經凍結了卷積層的參數
params_to_update = []
for name, param in model.named_parameters():
    if '.bn' not in name:
        params_to_update.append(param)
optimizer = torch.optim.Adam(params_to_update)

在以上代碼中，.freeze_layers()方法已經凍結了所有的卷積層，現在我們只更新全連接層的參數。所以在.load_state_dict()方法中，我們需要指定只載入全連接層的參數：

model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'), strict=False)

五、總結

在本文中，我們詳細講解了PyTorch中.load_state_dict()方法的使用方法及注意事項。通過本文的介紹，我們可以清楚地知道如何在訓練中使用預訓練模型，並且了解了一些需要注意的問題。