修改 nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), kernel_size from 5 to 32, 需要重新訓練模型嗎?

是的，修改 kernel_size 從 5 到 32 後，建議重新訓練模型，因為這會對特徵提取產生重大影響，導致舊的權重不再適用。

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為什麼需要重新訓練？

1️⃣ kernel_size=32 影響感受野

• 原本 kernel_size=5，卷積層會關注較小區域的局部特徵（如筆畫、邊緣）。
• 修改為 kernel_size=32，卷積層會關注更大範圍，影響網路學習到的特徵。

這導致舊的 state_dict 內的 權重形狀不匹配，載入時會發生 維度錯誤。

2️⃣ 權重形狀不匹配

nn.Conv2d 的 權重維度 是： \text{[out_channels, in_channels, kernel_size, kernel_size]}

如果 kernel_size 變大，則權重的大小會變成：

• 舊模型: [64, 2, 5, 5]
• 新模型: [64, 2, 32, 32]

這兩者無法直接匹配，load_state_dict() 會報錯：

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict: size mismatch for model.0.weight.

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解決方案

✅ 方法 1: 重新訓練

最佳做法 是 從頭訓練整個模型：

new_netD = Discriminator()  # 使用新 kernel_size=32 的模型
train(new_netD)  # 重新訓練模型

這樣能確保網路學習適合 kernel_size=32 的新特徵。

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✅ 方法 2: 只刪除 Conv2d 層權重，保留其他部分

如果你 不想完全丟棄舊模型的訓練結果，可以只刪除 Conv2d 的權重，然後讓模型加載其他部分：

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

# 刪除所有 Conv2d 層的權重
keys_to_delete = [key for key in checkpoint.keys() if "model.0.weight" in key]
for key in keys_to_delete:
    del checkpoint[key]

# 讀取新模型
new_netD = Discriminator()

# 載入剩餘權重
new_netD.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

print("✅ 重新載入成功！Conv2d 層已重置！")

這樣：

• 新的 Conv2d 層會隨機初始化
• 其他層仍然使用舊的訓練權重
• 模型仍然可以載入舊的部分訓練結果

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結論

🔹 修改 kernel_size=32 影響太大，建議重新訓練整個模型
🔹 如果想保留舊訓練結果，可以刪除不匹配的 Conv2d 層權重
🔹 最保險的做法還是從頭訓練，以獲得最佳效果 🚀

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Q: 只從 5 到 7?

是否需要重新訓練模型？

是的，建議重新訓練，但可以嘗試部分保留舊權重。

為什麼修改 kernel_size=5 → 7 影響較小？

• kernel_size=5 → kernel_size=7 只是一個 小幅度變化，影響比 kernel_size=32 小得多。
• 這仍然會影響 卷積層的權重形狀，但影響的程度比從 5 變 32 要小很多。

主要影響：

1. 權重形狀改變：
   • Conv2d 的權重形狀是 [out_channels, in_channels, kernel_size, kernel_size]
   • 5×5 變 7×7，會導致權重尺寸 不匹配，load_state_dict() 會報錯： RuntimeError: Error(s) in loading state_dict: size mismatch for model.0.weight.
2. 感受野變大：
   • kernel_size=7 讓卷積層學習範圍變大，可能會影響模型對小細節的學習。

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解決方案

✅ 方法 1: 直接重新訓練（最佳方案）

最穩定的做法是 從頭訓練整個模型：

new_netD = Discriminator()  # 使用新 kernel_size=7 的模型
train(new_netD)  # 重新訓練模型

這樣可以確保模型學習到適合 7×7 kernel 的新特徵。

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✅ 方法 2: 嘗試保留舊權重（部分初始化）

如果 不想完全丟棄舊模型的訓練結果，可以：

1. 保留舊的非卷積層權重
2. 只刪除 Conv2d 層的權重，讓它們重新初始化

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

# 刪除 Conv2d 層的舊權重，讓其重新初始化
for key in ["model.0.weight", "model.0.bias"]:
    if key in checkpoint:
        del checkpoint[key]

# 讀取新模型
new_netD = Discriminator()  # kernel_size=7 的新模型

# 載入權重（允許部分匹配）
new_netD.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

print("✅ 重新載入成功！已重置 Conv2d 層的權重！")

這樣：

• 新的 Conv2d 層會隨機初始化
• 其他層仍然使用舊的訓練權重
• 模型仍然可以載入舊的部分訓練結果

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結論

✅ 小範圍修改（kernel_size=5 → 7），影響比變成 32 小，但仍然會影響權重匹配。
✅ 如果時間充足，最穩定的方式是從頭訓練。
✅ 如果不想完全丟棄舊權重，可以刪除 Conv2d 層的權重，讓它們重新初始化。 🚀