PyTorch模型加载：使用strict=False参数处理状态字典键不匹配

这行代码定义了一个lambda函数，用于加载PyTorch模型的状态字典（state_dict）：

self.encoder.load_state_dict = lambda state_dict : self.encoder._load_state_dict(state_dict, strict=False)

让我们逐步解释一下：

1. self.encoder.load_state_dict = lambda ...：这部分代码将self.encoder.load_state_dict方法替换为一个新的lambda函数。
2. lambda state_dict : ...：这是一个匿名函数，接受一个参数state_dict，它是我们要加载的模型状态字典。
3. self.encoder._load_state_dict(state_dict, strict=False)：这部分代码调用了原始的self.encoder._load_state_dict方法来加载状态字典。
   • state_dict：要加载的状态字典。
   • strict=False：这个参数非常重要。它告诉PyTorch在加载状态字典时不要求完全匹配。这意味着即使预训练模型和当前模型的某些层名称不完全一致，仍然可以加载预训练模型的参数。

为什么要使用'strict=False'？

在以下情况下，你可能会遇到状态字典键不匹配的问题：

• 微调预训练模型： 你可能只想加载预训练模型的一部分参数，例如只加载编码器的参数。
• 模型结构变化： 你可能对模型结构进行了一些修改，导致某些层的名称发生了变化。

在这些情况下，使用strict=False参数可以让你加载部分匹配的状态字典，从而避免因键不匹配而导致的错误。

总结

通过使用self.encoder.load_state_dict = lambda state_dict : self.encoder._load_state_dict(state_dict, strict=False)，你可以更灵活地加载PyTorch模型的状态字典，尤其是在处理键不匹配的情况下。但请记住，使用strict=False时要谨慎，确保加载的模型参数与你的预期一致。