在 UNetGenerator 中，沒有加入 self-attention 層的訓練結果，通常無法直接轉移到有 self-attention 層的訓練模型中。
原因
- 網路結構差異： 加入 self-attention 層後，網路的結構發生了變化。模型需要學習新的參數來處理 self-attention 層的輸出，而這些參數在沒有 self-attention 層的模型中是不存在的。
- 特徵表示差異： self-attention 層的加入會改變模型學習到的特徵表示。沒有 self-attention 層的模型可能學習到一些對應於原始網路結構的特徵，而這些特徵可能不適用於有 self-attention 層的模型。
- 訓練目標差異： 由於網路結構和特徵表示的差異，有 self-attention 層的模型和沒有 self-attention 層的模型可能會有不同的訓練目標。直接將沒有 self-attention 層的模型的權重轉移到有 self-attention 層的模型中，可能會導致模型無法收斂或效果不佳。
解決方案
- 重新訓練： 最好的方法是重新訓練有 self-attention 層的模型。這樣可以讓模型從頭開始學習適合於新網路結構的特徵表示。
- 部分權重轉移： 你可以嘗試將沒有 self-attention 層的模型的部分權重轉移到有 self-attention 層的模型中。例如，你可以轉移除了 self-attention 層之外的其他層的權重。但是，這種方法不一定保證有效，需要進行實驗才能確定。
建議
- 如果你希望在 UNetGenerator 中加入 self-attention 層，建議從頭開始訓練模型。
- 如果你想嘗試權重轉移，可以先凍結轉移過來的權重，然後只訓練 self-attention 層和相關的層。
- 在進行任何修改之前，建議先備份你的原始模型和訓練結果。
總結
雖然將沒有 self-attention 層的訓練結果直接轉移到有 self-attention 層的模型中通常不可行，但你可以嘗試重新訓練或部分權重轉移的方法。然而，這些方法並不能保證一定有效，需要根據具體情況進行實驗和調整。
DeepSeek 的解答:
在 zi2zi-pytorch 專案中，UNetGenerator 的模型結構通常用於字型產生任務。如果你在沒有 self-attention 層的情況下訓練了一個模型，並希望將其權重轉移到帶有 self-attention 層的模型中，以下是需要考慮的關鍵點：
- 權重相容性
- 不相容：如果原始模型沒有 self-attention 層，而新模型有，那麼新模型的 self-attention 層將沒有預訓練的權重。這些層的權重需要從頭開始訓練。
- 部分相容：你可以將原始模型中與 self-attention 層無關的部分（如摺積層）的權重轉移到新模型中，但 self-attention 層的權重必須重新初始化。
- 訓練策略
- 微調：在轉移權重后，建議採用微調策略。先凍結已轉移權重的部分，僅訓練 self-attention 層，待其初步收斂后再解凍所有層進行聯合訓練。
- 學習率調整：由於 self-attention 層需要從頭訓練，可以為其設定較高的學習率，而已轉移權重的部分則使用較低的學習率。
- 效能影響
- 初始效能：由於 self-attention 層的權重是隨機的，初始效能可能不如原始模型，但隨著訓練進行，效能應會逐步提升。
- 最終效能：加入 self-attention 層通常能提升模型對全域性資訊的捕捉能力，尤其是在處理複雜字型時，最終效能可能會優於原始模型。
- 實現步驟
- 載入權重：使用 PyTorch 的 load_state_dict 方法載入原始模型的權重，並設定 strict=False 以忽略不匹配的 self-attention 層。
- 初始化新層：為新加入的 self-attention 層進行適當的初始化。
- 開始訓練：按照上述微調策略進行訓練。
總結
雖然可以將無 self-attention 層的模型權重轉移到有 self-attention 層的模型中，但 self-attention 層的權重需要從頭訓練。通過合理的微調和學習率設定，新模型有望在訓練後達到更好的效能。
