Pytorch model 输出未经训练的标签

Question

我有一个更快的 R CNN 检测器，我在一个相当嘈杂但很大的数据集上使用 pytorch 闪电进行了训练。 我希望在 1 个 epoch 的训练之后，model 在数据集中只会有 output 标签，在我的例子中是 0 到 56。但是，它给了我诸如 64 和 89 之类的标签。这是怎么回事？ 它在哪里提出这些从未接受过培训的标签？

无法共享任何代码，因为此问题可能与我的数据集有关，而不是我的代码。 使用 COCO 预训练的 model，它工作正常。

Answer 1

问题不是我的数据或我的 model。 问题是 pytorch nn.module load_state_dict() 方法。 此方法有一个参数strict应该允许用户在没有完全相同权重键的情况下加载 state_dict，但它实际上导致加载的 model 完全错误。 我强烈建议不要在 pytorch 中使用 load_state_dict() 加载 model 时使用 strict=False。