当参数保存为 numpy 数组时如何加载 Pytorch 模型？

Question

在 this GitHub repo，我下载了预训练模型 senet50_ft。

我是这样加载的：

import pickle
f = open('pretrained_models/senet50_ft_weight.pkl', 'rb')
state_dict = pickle.load(f, encoding='latin1')
f.close()

状态已加载，Github repos还提供了SENet模型Class here.

所以我设法实例化了那个模型：

model = senet.senet50()

然后我尝试加载状态，但出现错误：

model.load_state_dict(state_dict)

Traceback (most recent call last):
  File "...\module.py", line 982, in _load_from_state_dict
    param.copy_(input_param)
TypeError: copy_(): argument 'other' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "...\module.py", line 1037, in load_state_dict
    load(self)
  File "...\module.py", line 1035, in load
    load(child, prefix + name + '.')
  File "...\module.py", line 1032, in load
    state_dict, prefix, local_metadata, True, missing_keys, unexpected_keys, error_msgs)
  File "...\module.py", line 988, in _load_from_state_dict
    .format(key, param.size(), input_param.size(), ex.args))
TypeError: 'int' object is not callable

我尝试通过执行以下操作将 ndarray 转换为 Tensor：

for key in state_dict.keys():
    state_dict[key] = torch.from_numpy(state_dict[key])

但是我又遇到了一个错误，我想我哪儿也去不了。

我是 PyTorch 的新手，但我怀疑这个模型是用旧版本的 PyTorch 序列化的。您知道是否存在解决方案吗？

Answer 1

他们有一个 load_state_dict 功能可以满足您的需求。

当参数保存为 numpy 数组时如何加载 Pytorch 模型？

How to load a Pytorch model when the parameters are saved as numpy arrays?

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