pytorch Load部分weights

我们从网上down下来的模型与我们的模型可能就存在一个层的差异，此时我们就需要重新训练所有的参数是不合理的。
因此我们可以加载相同的参数，而忽略不同的参数，代码如下：

        pretrained_dict = torch.load(“model.pth”)model_dict = et.state_dict()pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}model_dict.update(pretrained_dict)net.load_state_dict(model_dict)

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