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pytorch一维卷积怎样加载权重

小樊
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2024-12-26 06:21:36
栏目: 深度学习
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在PyTorch中,一维卷积的权重可以通过以下步骤加载:

  1. 首先,需要确定一维卷积层的名称或索引。假设我们有一个名为conv1的一维卷积层,我们可以使用以下代码获取其权重:

    conv1_weights = model.conv1.weight.data
    

    如果我们不知道卷积层的名称或索引,可以使用以下代码获取模型中所有卷积层的权重:

    for name, param in model.named_parameters():
        if 'weight' in name:
            print(name, param.size())
    
  2. 接下来,需要将预训练权重复制到一个新的权重张量中。假设预训练权重存储在一个名为pretrained_weights的NumPy数组中,我们可以使用以下代码将其复制到一个新的权重张量中:

    import numpy as np
    
    pretrained_weights = np.load('pretrained_weights.npy')
    conv1_weights_np = torch.from_numpy(pretrained_weights)
    
  3. 最后,将新的权重张量赋值给模型中的一维卷积层:

    conv1_weights.copy_(conv1_weights_np)
    

    这样,我们就成功地将预训练权重复制到了模型的一维卷积层中。

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