python - PyTorch:从另一个模型加载权重而不保存

假设我在 PyTorch 中有两个模型，如何在不保存权重的情况下通过模型 2 的权重加载模型 1 的权重？
像这样:

model1.weights = model2.weights

在 TensorFlow 中，我可以这样做:

variables1 = model1.trainable_variables
variables2 = model2.trainable_variables
for v1, v2 in zip(variables1, variables2):
    v1.assign(v2.numpy())

最佳答案

假设你有两个相同模型的实例(必须是 nn.Module 的子类)，那么你可以使用 nn.Module.state_dict() 和 nn.Module.load_state_dict() .您可以找到州词典的简要介绍here .

model1.load_state_dict(model2.state_dict())

关于python - PyTorch:从另一个模型加载权重而不保存，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/66517484/

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