在 PyTorch 中，状态字典 (state_dict) 是一种非常有用的工具，它可以帮助我们保存和加载模型的参数 。在本文中，我们将从多个角度详细介绍状态字典的使用方法 。
一、什么是状态字典？
文章插图
状态字典是一个 Python 字典，它将每个层的参数名称映射到对应的张量 。这个字典可以保存在磁盘上，以便在需要时重新加载 。它可以帮助我们避免重新训练模型，从而节省时间和资源 。
二、如何保存状态字典？
【pytorch 状态字典:state_dict使用详解】PyTorch 提供了两种方式保存状态字典：一种是使用 pickle 序列化，另一种是使用 Torch 提供的二进制格式保存 。下面是使用 pickle 序列化的示例代码：
```
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
```
这个代码将模型的状态字典保存在名为 'model.pth' 的文件中 。如果你想要使用 Torch 的二进制格式保存，可以使用以下代码：
```
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')
```
这个代码将模型的状态字典保存在名为 'model.pt' 的文件中 。
三、如何加载状态字典？
要加载状态字典，我们可以使用以下代码：
```
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
```
这个代码将从 'model.pth' 文件中加载模型的状态字典 。如果你使用了 Torch 的二进制格式保存，可以使用以下代码加载：
```
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))
```
四、如何在不同的模型之间加载状态字典？
如果你想要将一个模型的状态字典加载到另一个模型中，可以使用以下代码：
```
model2.load_state_dict(torch.load('model1.pth'))
```
这个代码将从 'model1.pth' 文件中加载模型的状态字典，并将它复制到 model2 中 。但是，由于两个模型可能具有不同的结构，因此必须确保它们的参数名称匹配 。如果两个模型具有不同的结构，可以使用以下代码将状态字典中的键映射到新模型中的键：
```
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in state_dict.items():
name = k[7:] # remove `module.`
new_state_dict[name] = v
model.load_state_dict(new_state_dict)
```
这个代码将去掉字典中键的前缀 'module.'，并将它们映射到新模型中 。
五、如何在 GPU 和 CPU 之间移动状态字典？
如果你想要在 GPU 和 CPU 之间移动模型的状态字典，可以使用以下代码：
```
# 将状态字典从 GPU 移动到 CPU
device = torch.device('cpu')
state_dict = model.state_dict()
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in state_dict.items():
name = k[7:] # remove `module.`
new_state_dict[name] = v.to(device)
model.load_state_dict(new_state_dict)
# 将状态字典从 CPU 移动到 GPU
device = torch.device('cuda')
state_dict = model.state_dict()
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in state_dict.items():
name = k[7:] # remove `module.`
new_state_dict[name] = v.to(device)
model.load_state_dict(new_state_dict)
```
这个代码将状态字典中的张量从 GPU 移动到 CPU 或从 CPU 移动到 GPU 。
六、如何在模型中添加和删除层？
如果你想要在模型中添加或删除层，可以使用以下代码：
```
# 添加层
model.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
# 删除层
del model.conv3
```
这个代码将在模型中添加一个新的卷积层，或删除一个卷积层 。
七、如何将状态字典保存为 numpy 数组？
如果你想要将状态字典保存为 numpy 数组，可以使用以下代码：
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