所以我试图使用以下方式加载模型:
learn = create_cnn(data, models.resnet50, lin_ftrs=[2048], metrics=accuracy)
learn.clip_grad();
learn.load(f'{name}-stage-2.1')
但是我收到以下错误
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Sequential:
size mismatch for 1.8.weight: copying a param with shape torch.Size([5004, 2048]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4542, 2048]).
size mismatch for 1.8.bias: copying a param with shape torch.Size([5004]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4542]).
唯一不同的是,我添加了
stage-2.1
模型中不存在的随机验证拆分,当我删除该拆分并且由于对stage-2.1
进行了训练而没有验证集时,一切顺利。发生了什么?
最佳答案
使用 cnn_learner
方法和带最新 Pytorch
的最新 FastAI
。由于存在 breaking change
和不连续性,因此您现在很痛苦。
fastai网站上有许多示例,例如 this one
。
learn = cnn_learner(data, models.resnet50, metrics=accuracy)
关于machine-learning - Fastai学习者未加载,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/54914106/