刪除權重只能刪除最後一層嗎?

不是的，你可以刪除 state_dict 中的任何層的權重，不只限於最後一層 (final_conv)。
你只需要確保刪除的層在新模型初始化時會重新建立，否則會導致 load_state_dict() 時缺少對應的權重。

📌 如何刪除特定層的權重？

你可以刪除任何層的權重，只要知道它的 state_dict 鍵名。

✅ 1️⃣ 刪除 final_conv (最後一層)

checkpoint = torch.load("net_D.pth", map_location="cpu")

# 刪除最後一層的權重
del checkpoint["model.final_conv.weight"]

net_D = Discriminator(input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, final_channels=512)
net_D.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

✅ 2️⃣ 刪除 final_conv 和 conv_2 (隱藏層)

如果你還想刪除某個中間層，例如 conv_2 (第二個卷積層)：

checkpoint = torch.load("net_D.pth", map_location="cpu")

# 刪除 `final_conv` 和 `conv_2` 的權重
del checkpoint["model.final_conv.weight"]
del checkpoint["model.conv_2.weight"]

net_D = Discriminator(input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, final_channels=512)
net_D.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

這樣 final_conv 和 conv_2 會使用隨機初始化的權重，而其他層的權重會從 net_D.pth 載入。

✅ 3️⃣ 刪除所有 BatchNorm 層的權重

如果你想刪除所有 BatchNorm 層的權重 (例如要改變 BatchNorm 結構)：

checkpoint = torch.load("net_D.pth", map_location="cpu")

# 找出所有 BatchNorm 層的權重鍵名
keys_to_delete = [key for key in checkpoint.keys() if "bn" in key]

# 刪除它們
for key in keys_to_delete:
    del checkpoint[key]

net_D = Discriminator(input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, final_channels=512)
net_D.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

這樣所有 BatchNorm 層 (bn_1.weight, bn_2.bias, …) 都會重新初始化。

✅ 4️⃣ 只保留前幾層 (砍掉後面的層)

有時候你可能想 只保留 D 的前幾層，砍掉後面的層來做新的訓練：

checkpoint = torch.load("net_D.pth", map_location="cpu")

# 找出不屬於前兩層的權重
keys_to_delete = [key for key in checkpoint.keys() if "conv_3" in key or "conv_4" in key or "final_conv" in key]

# 刪除這些權重
for key in keys_to_delete:
    del checkpoint[key]

net_D = Discriminator(input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, final_channels=512)
net_D.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

這樣 D 的前兩層權重會被保留，但後面的層 (例如 conv_3、conv_4、final_conv) 會重新初始化。

📌 總結

🔹 你可以刪除任何層的權重，不只限於最後一層。
🔹 del checkpoint["layer_name"] 就能刪除該層的權重，然後用 strict=False 重新載入模型。
🔹 可以刪除單一層、多層、所有 BatchNorm 層，甚至只保留前幾層，根據需求靈活調整。

這樣你就可以部分保留舊模型的知識，同時修改 D 的架構，讓訓練更加穩定！ 🚀🔥

是的，Generators (G) 的層也可以任意刪除，但要注意以下幾點：

  1. 刪除層後，load_state_dict() 時要設定 strict=False，否則 PyTorch 會因為權重不匹配而報錯。
  2. 確保模型架構的輸入輸出形狀仍然匹配，避免錯誤或學習不穩定。
  3. 如果刪除了中間層，後續的層可能會失效，因為它們的輸入來自被刪除的層。

📌 具體示範：如何刪除 Generator 的層？

✅ 1️⃣ 刪除 final_conv (最後一層)

如果你想讓 Generator 保留前面學到的特徵，但重新初始化最後一層 (final_conv)：

checkpoint = torch.load("net_G.pth", map_location="cpu")

# 刪除最後一層的權重
del checkpoint["model.final_conv.weight"]
del checkpoint["model.final_conv.bias"]

net_G = Generator(input_nc=3, output_nc=3, ngf=64, final_channels=512)  
net_G.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

這樣 Generator 前面的層會保留原本的權重，但 final_conv 會用隨機初始化。

✅ 2️⃣ 刪除 upsample_1 (跳過某一層上採樣)

如果你想刪除 upsample_1 (第一個上採樣層)，讓 G 不經過這層：

checkpoint = torch.load("net_G.pth", map_location="cpu")

# 刪除 `upsample_1` 的權重
del checkpoint["model.upsample_1.weight"]
del checkpoint["model.upsample_1.bias"]

net_G = Generator(input_nc=3, output_nc=3, ngf=64, final_channels=512)  
net_G.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

但這樣做的前提是你已經修改 Generator 的 forward() 來跳過 upsample_1，否則 G 會出錯。

✅ 3️⃣ 刪除所有 BatchNorm 層

有時候你可能想重新初始化所有 BatchNorm 層，例如要測試不同的歸一化策略：

checkpoint = torch.load("net_G.pth", map_location="cpu")

# 找出所有 BatchNorm 層的鍵名
keys_to_delete = [key for key in checkpoint.keys() if "bn" in key]

# 刪除它們
for key in keys_to_delete:
    del checkpoint[key]

net_G = Generator(input_nc=3, output_nc=3, ngf=64, final_channels=512)
net_G.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

這樣 G 所有 BatchNorm 層都會重新初始化，而其他層保持不變。

✅ 4️⃣ 只保留前幾層 (砍掉後面的層)

如果你想只保留 G 的前幾層，讓它生成更簡單的特徵：

checkpoint = torch.load("net_G.pth", map_location="cpu")

# 刪除 `upsample_3`, `upsample_4` 和 `final_conv`
keys_to_delete = [key for key in checkpoint.keys() if "upsample_3" in key or "upsample_4" in key or "final_conv" in key]

# 刪除這些權重
for key in keys_to_delete:
    del checkpoint[key]

net_G = Generator(input_nc=3, output_nc=3, ngf=64, final_channels=512)
net_G.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

這樣 Generator 只會保留前幾層的特徵學習，而不會過度生成細節。

📌 注意事項

🔸 刪除層後要確保 forward() 邏輯仍然成立，否則 G 可能無法正常運作。
🔸 strict=False 是關鍵，否則 load_state_dict() 會報錯。
🔸 可以用 state_dict().keys() 來檢查有哪些層可以刪除：

checkpoint = torch.load("net_G.pth", map_location="cpu")
print(checkpoint.keys())  # 列出所有層的名稱

📌 總結

✅ 你可以刪除 Generator (G) 的任何層，但需要確保 G 的架構仍然合理。
✅ 可以刪除 final_conv、upsample 層、BatchNorm 層，甚至只保留前幾層，靈活調整訓練策略。
✅ 刪除層之後，一定要確認 forward() 邏輯，避免模型崩潰。

這樣可以讓 G 保持靈活性，讓你根據不同需求來做遷移學習或微調！ 🚀🔥

例出每一層的 shape python script:

checkpoint = torch.load(load_path, weights_only=True)
for key in checkpoint.keys():
    print("layer name", key)
    layer_weight = checkpoint[key]
    print("layer shape", layer_weight.shape)

實際的模型:

Discriminator(
  (model): Sequential(
    (0): Conv2d(2, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2))
    (1): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True)
    (2): Conv2d(64, 128, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2), bias=False)
    (3): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    (4): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True)
    (5): Conv2d(128, 256, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2), bias=False)
    (6): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    (7): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True)
    (8): Conv2d(256, 512, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2), bias=False)
    (9): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    (10): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True)
  )
  (binary): Linear(in_features=524288, out_features=1, bias=True)
  (catagory): Linear(in_features=524288, out_features=40, bias=True)
)

輸出結果:

layer name model.0.weight
layer shape torch.Size([64, 2, 5, 5])
layer name model.0.bias
layer shape torch.Size([64])
layer name model.2.weight
layer shape torch.Size([128, 64, 5, 5])
layer name model.3.weight
layer shape torch.Size([128])
layer name model.3.bias
layer shape torch.Size([128])
layer name model.3.running_mean
layer shape torch.Size([128])
layer name model.3.running_var
layer shape torch.Size([128])
layer name model.3.num_batches_tracked
layer shape torch.Size([])
layer name model.5.weight
layer shape torch.Size([256, 128, 5, 5])
layer name model.6.weight
layer shape torch.Size([256])
layer name model.6.bias
layer shape torch.Size([256])
layer name model.6.running_mean
layer shape torch.Size([256])
layer name model.6.running_var
layer shape torch.Size([256])
layer name model.6.num_batches_tracked
layer shape torch.Size([])
layer name model.8.weight
layer shape torch.Size([512, 256, 5, 5])
layer name model.9.weight
layer shape torch.Size([512])
layer name model.9.bias
layer shape torch.Size([512])
layer name model.9.running_mean
layer shape torch.Size([512])
layer name model.9.running_var
layer shape torch.Size([512])
layer name model.9.num_batches_tracked
layer shape torch.Size([])
layer name binary.weight
layer shape torch.Size([1, 524288])
layer name binary.bias
layer shape torch.Size([1])
layer name catagory.weight
layer shape torch.Size([40, 524288])
layer name catagory.bias
layer shape torch.Size([40])

Related Posts

發佈留言

發佈留言必須填寫的電子郵件地址不會公開。 必填欄位標示為 *