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【学习记录】pytorch载入模型的部分参数

news 来源：原创 2025/5/19 22:59:16

需要从PointNet网络框架中提取encoder部分的参数，然后赋予自己的模型。因此，需要从一个已有的.pth文件读取部分参数，加载到自定义模型上面。做了一些尝试，记录如下。

关于模型保存与载入

torch.save(): 使用Python的pickle实用程序将对象进行序列化，然后将序列化的对象保存到disk，可以保存各种对象,包括模型、张量和字典等。
torch.load（）: 使用pickle unpickle工具将pickle的对象文件反序列化为内存。
可以看出，pth文件本质上是一个序列化的dict。

我们在save时，代码如下：

state = {
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
}

然后以下代码load进来：

checkpoint = torch.load(args.model_file,  map_location=device)
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

查看checkpoint，可以看到包含的就是自己保存时的3个dict，分别是epoch，model_state_dict，和optimizer信息。
在这里插入图片描述

这里我们重点关注 model_state_dict，数据类型是一个 OrderedDict，有序字典。展开如下：
在这里插入图片描述
可以看到里面包含了自己定义的encoder，bn1-3，mlp 1-4层，以及每个层对应的参数（权重、bias，对于bn层还有mean, var等）。
这个Dict的顺序就是在Model中我们定义的顺序，这个和模型是一致的。
因此，如果载入时的模型和保存模型完全一致，直接用load_state_dict()就可以按顺序把数据载入进来。但如，如果定义不同怎么办？这就需要手动载入。

方法1：手动载入指定层的参数

从debug的断点可以看到，每个参数就是存在dict中的一个tensor。因此，我们只要读取对应的dict即可。
例如，encoder的conv1的权重，就是 checkpoint['model_state_dict']['encoder.conv1.weight']，那么我们在自己的模型对应的位置读取这个dict即可。
具体载入方式如下：

# 定义模型
model = MyPointNetSegmentation(channel=3, get_feature=True, batch_size=1)
model.to('cpu')

# 载入其他模型的参数
checkpoint = torch.load(model_file, map_location='cpu')
model_dict = checkpoint['model_state_dict']

# 将其他模型的参数，赋值给自己模型对应参数
model.encoder.conv1.weight.data.copy_(model_dict['encoder.conv1.weight'])
model.encoder.conv1.bias.data.copy_(model_dict['encoder.conv1.bias'])

把所有有用的参数都赋值过来就好，但要注意参数对应的tensor维度是一样的。
在这里插入图片描述

方法2：一次性载入key值相同的参数

如果说两个model的某些key值相同，可以用python的字典推导方式，将名称相关的参数提取出来。例如：

def load_dict_from_pointnet(model : Point2VoxelNet, checkpoint):
    my_model_dict = model.state_dict()
    pretrained_dict =  checkpoint['model_state_dict']
    # 只将pretraind_dict中那些在model_dict中的参数，提取出来
    state_dict = {k:v for k,v in pretrained_dict.items() if k in my_model_dict .keys()}

    my_model_dict.update(state_dict)		# 注意要更新state的变量，如果直接赋值，会出现某些key没有定义，导致运行失败
    model.load_state_dict(my_model_dict)
	
	# 对比参数是否一致
    print(f"{checkpoint['model_state_dict']['feat.stn.conv1.weight'][1]}")
    print(f"{model.feat.stn.conv1.weight[1]}")
    return model

看到这里，可以知道如果自己的模型改了名称，例如.pth的参数是：feat.stn.conv1，我这边叫做了 encoder.stn.conv1，那么是无法直接赋值的。可以用方法1，一个个载入，但是太慢了。另一种方式，是做一个键值映射，如果读到的是 feat.xxx，则赋予自定义模型中的 encoder.xxx ，简单处理即可。

注意事项

conv层需要载入的参数有：weight 和 bias
BN层涉及的参数有：
1. weight，bias
2. running_mean，running_var：这两个参数用于归一化的均值和方差，因此也需要载入
3. num_batches_tracked：在训练时需要载入，在test时不需要载入
载入参数后，如果用于测试，需要调用 eval()。注意不能在载入参数前调用 eval。eval 会将 bn 层的training参数设置为 false ，这样在测试时 batch_size 时如果是 1 也能够正常运行。