如何在torchscript中包含单独模块的加载权重？

问题描述

我有两个权重文件。一个是主网络，第二个是主网络的一部分——特征提取层。

因此，当我尝试调试并找出我的 Python 和 C++ 脚本的结果不同的原因时，我发现 enc0 和其他完全为零，但在 Python 脚本中并非所有值都为零。我的观点是，torchscript 没有保存负载权重功能，因为只有网络部分的前向脚本。

如何正确加载和编写脚本？

class FPN(nn.Module):

    def __init__(self,norm_layer,num_filters=256):
        super().__init__()

        self.inception = inceptionresnetv2(num_classes=1000,pretrained='imagenet')

        self.enc0 = self.inception.conv2d_1a
        self.enc1 = nn.Sequential(
            self.inception.conv2d_2a,self.inception.conv2d_2b,self.inception.maxpool_3a,) # 64
        ...
    def forward(self,x):
        enc0 = self.enc0(x)
        enc1 = self.enc1(enc0)
        ...

解决方法

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