Pytorch 加载模型时出现丢失和意外的键的问题

在本文中，我们将介绍在使用Pytorch加载模型时遇到的一个常见问题，即丢失和意外的键。

问题描述

在Pytorch中，模型的状态字典保存了模型的参数和缓冲区。当我们尝试加载以前保存的模型时，如果在加载过程中发生了模型结构的更改，或者模型参数/缓冲区名称的更改，就会出现丢失和意外的键的问题。

丢失的键指的是在加载过程中找不到的键，而意外的键则是指加载过程中出现了未预期的键。

解决方案

针对这个问题，我们可以采取以下几个步骤来解决：
1. 检查模型结构是否相匹配：加载模型时，确保加载的模型与当前使用的模型具有相同的结构。模型结构的更改可能包括添加/删除图层，更改图层的参数等。
2. 检查参数和缓冲区名称：确保模型加载时的参数和缓冲区名称与当前模型的状态字典的名称匹配。如果模型参数在保存时使用了不同的名称，加载时就会出现意外的键。
3. 逐个加载：如果仍然出现问题，可以尝试使用逐个加载的方法，逐个加载状态字典的项目，并根据需要进行更改。

下面我们将通过一个具体示例来说明如何应对这个问题。

示例

假设我们有一个简单的卷积神经网络模型，用于图像分类。下面是该模型的定义：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc = nn.Linear(16 * 32 * 32, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

保存模型的代码如下：

model = SimpleCNN()
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

现在，我们在加载模型时进行了一些更改。我们添加了一个新的线性层，并将之前的线性层名称进行了更改。这里是修改后的模型定义：

import torch
import torch.nn as nn

class ModifiedCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModifiedCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 32 * 32, 128)   # 添加了一个新的线性层
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)              # 将原先的线性层名称进行了更改

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在加载模型时：

model = ModifiedCNN()
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))

我们会遇到以下错误：

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for SimpleCNN:
        Missing key(s) in state_dict: "fc.weight", "fc.bias".
        Unexpected key(s) in state_dict: "fc1.weight", "fc1.bias", "fc2.weight", "fc2.bias".

这是因为我们加载的模型与当前模型的结构不匹配，导致了缺少和意外的键的问题。

为了解决这个问题，我们可以按照以下步骤来解决：

检查模型结构是否相匹配：通过比较加载的模型的定义和当前使用的模型的定义，我们可以确定是否发生了结构的更改。在我们的示例中，我们可以看到加载的模型添加了一个新的线性层，并将之前的线性层名称进行了更改。为了解决这个问题，我们需要在当前模型中添加相应的线性层，并使用正确的名称。修改后，我们的模型定义如下：

import torch
import torch.nn as nn

class ModifiedCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModifiedCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 32 * 32, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

检查参数和缓冲区的名称：由于我们修改了模型的结构，所以参数和缓冲区的名称也可能发生了变化。使用model.state_dict()可以得到当前模型的状态字典，我们可以通过打印状态字典的键来查看其名称。与此同时，我们可以加载之前保存的模型，并打印其状态字典的键。通过比较这两个状态字典的键，我们可以确定是否有缺少或意外的键。在我们的示例中，我们可以看到缺少了fc.weight和fc.bias两个键，并且有意外的键fc1.weight、fc1.bias、fc2.weight和fc2.bias。为了解决这个问题，我们可以重命名我们的模型的状态字典的键，使其与加载模型时期望的键名称匹配。修改后，我们的加载模型的代码如下：

model = ModifiedCNN()
state_dict = torch.load("model.pth")
new_state_dict = {}
for k, v in state_dict.items():
    if 'fc.weight' in k:
        k = k.replace('fc.weight', 'fc1.weight')
    elif 'fc.bias' in k:
        k = k.replace('fc.bias', 'fc1.bias')
    new_state_dict[k] = v
model.load_state_dict(new_state_dict)

通过这些步骤，我们成功地加载了之前保存的模型，并解决了丢失和意外的键的问题。

总结

在本文中，我们介绍了在使用Pytorch加载模型时遇到的丢失和意外的键的问题。我们通过检查模型结构是否相匹配，检查参数和缓冲区的名称，并逐个加载状态字典的项目来解决这个问题。通过以上解决方案，我们可以成功地加载先前保存的模型，并在需要时进行相应的更改。希望本文能够帮助您解决在Pytorch中加载模型时遇到的丢失和意外的键的问题。