PyTorch: 不保存模型文件如何从另一个模型加载权重

Question

假设我有两个PyTorch模型，如何在不保存权重的情况下，通过模型2的权重来加载模型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())

- Minh-Long Luu

Answer 1

假设您有两个相同模型的实例（必须是nn.Module的子类），那么您可以使用nn.Module.state_dict()和nn.Module.load_state_dict()。您可以在这里找到关于状态字典的简要介绍。

model1.load_state_dict(model2.state_dict())

- jodag

Answer 2

这里有两种方法来实现。

# Use load state dict
model_source = Model()
model_dest = Model()
model_dest.load_state_dict(model_source.state_dict())

# Use deep copy
model_source = Model()
model_dest = copy.deepcopy(model_source )

- Alex Metsai