pytorch 忽略层权重

打印网络层结构：

 if "bias" not in name and "batch_norm" not in name:print(name.replace(" ","_"),str(list(v.size())))

忽略层权重：

from collections import OrderedDictimport torchignor_names=["ssh1.conv7x7_3.1","ssh2.conv3X3.1"]if __name__ == '__main__':trained_model=r"../weights/0.135.pth"state_dict = torch.load(trained_model)# create new OrderedDict that does not contain `module.`new_state_dict = OrderedDict()for k, v in state_dict.items():head = k[:7]if head == 'module.':name = k[7:]  # remove `module.`else:name = kis_pass=Truefor ignor_name in ignor_names:if ignor_name in name:is_pass=Falseif is_pass:print(k)new_state_dict[name] = vif n_gpu > 1:net.module.load_state_dict(new_state_dict, strict=False)else:net.load_state_dict(new_state_dict)

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