Question

我目前正在为模型定制自定义前进方法。我正在使用一些运行VGG的教程代码。我对基准模型进行了几次运行，它似乎运行良好。之后，我使用以下命令替换了VGG的forward方法：

net.forward = types.MethodType(forward_vgg_new, net)

不幸的是，教程代码保存模型的方式是：

            state = {
                    'net':net,
                    'acc':acc,
                    'epoch':epoch,
            }
...
            torch.save(state, ...)

虽然这适用于原始教程代码，但在获得以下代码后，不再适用于我的自定义模型：

AttributeError：“ VGG”对象没有属性“ forward_vgg_new”

此后，我从文档中了解到，最好保存模型的state_dict：

            state = {
                    'net':net.state_dict(),
                    'acc':acc,
                    'epoch':epoch,
            }
...
            torch.save(state, ...)

虽然我将为以后的运行更改代码，但我想知道是否有可能挽救我已经训练的模型。我已经天真地尝试导入VGG类并向其中添加我的forward_vgg_new方法：

setattr(VGG, 'forward_vgg_new', forward_vgg_new)

在调用torch.load之前，但是它不起作用。

Answer 1

为解决此问题，我直接进入VGG库并临时添加了我的函数，以便可以加载已保存的模型并仅保存其状态字典。恢复保存后，我将更改恢复到VGG库。不是解决问题的最优雅方法，但它确实有效。

Pytorch：使用自定义的VGG模型恢复网络，该模型保存不当

1 个答案: