如何在pytorch中解决state_dict()的拷贝问题？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

10多年的盈江网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。全网营销推广的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整盈江建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。创新互联建站从事“盈江网站设计”,“盈江网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。

model.state_dict()是浅拷贝，返回的参数仍然会随着网络的训练而变化。

应该使用deepcopy(model.state_dict())，或将参数及时序列化到硬盘。

再讲故事，前几天在做一个模型的交叉验证训练时，通过model.state_dict()保存了每一组交叉验证模型的参数，后根据效果选择准确率很好的模型load回去，结果每一次都是最后一个模型，从地址来看，每一个保存的state_dict()都具有不同的地址，但进一步发现state_dict()下的各个模型参数的地址是共享的，而我又使用了in-place的方式重置模型参数，进而导致了上述问题。

补充：pytorch中state_dict的理解

在PyTorch中，state_dict是一个Python字典对象（在这个有序字典中，key是各层参数名，value是各层参数），包含模型的可学习参数(即权重和偏差，以及bn层的的参数） 优化器对象(torch.optim）也具有state_dict，其中包含有关优化器状态以及所用超参数的信息。

其实看了如下代码的输出应该就懂了

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import numpy as np
from torchsummary import summary
# Define model
class TheModelClass(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(TheModelClass, self).__init__()
    self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
    self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
    self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
    self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
    self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
    self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
  def forward(self, x):
    x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
    x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
    x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
    x = F.relu(self.fc1(x))
    x = F.relu(self.fc2(x))
    x = self.fc3(x)
    return x
# Initialize model
model = TheModelClass()
# Initialize optimizer
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# Print model's state_dict
print("Model's state_dict:")
for param_tensor in model.state_dict():
  print(param_tensor,"\t", model.state_dict()[param_tensor].size())
# Print optimizer's state_dict
print("Optimizer's state_dict:")
for var_name in optimizer.state_dict():
  print(var_name, "\t", optimizer.state_dict()[var_name])

输出如下：

Model's state_dict:
conv1.weight  torch.Size([6, 3, 5, 5])
conv1.bias  torch.Size([6])
conv2.weight  torch.Size([16, 6, 5, 5])
conv2.bias  torch.Size([16])
fc1.weight  torch.Size([120, 400])
fc1.bias  torch.Size([120])
fc2.weight  torch.Size([84, 120])
fc2.bias  torch.Size([84])
fc3.weight  torch.Size([10, 84])
fc3.bias  torch.Size([10])
Optimizer's state_dict:
state  {}
param_groups  [{'lr': 0.001, 'momentum': 0.9, 'dampening': 0, 'weight_decay': 0, 'nesterov': False, 'params': [2238501264336, 2238501329800, 2238501330016, 2238501327136, 2238501328576, 2238501329728, 2238501327928, 2238501327064, 2238501330808, 2238501328288]}]

我是刚接触深度学西的小白一个，希望大佬可以为我指出我的不足，此博客仅为自己的笔记！！！！

补充：pytorch保存模型时报错***object has no attribute 'state_dict'

定义了一个类BaseNet并实例化该类：

net=BaseNet()

保存net时报错 object has no attribute 'state_dict'

torch.save(net.state_dict(), models_dir)

原因是定义类的时候不是继承nn.Module类，比如：

class BaseNet(object):
  def __init__(self):

把类定义改为

class BaseNet(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(BaseNet, self).__init__()

看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注创新互联行业资讯频道，感谢您对创新互联网站建设公司，的支持。

本文名称：如何在pytorch中解决state_dict()的拷贝问题-创新互联
分享网址：http://azwzsj.com/article/dsgdsg.html