Pytorch) 모델 가중치 로드 시 테스트 (전체 모델에서 서브 모델 가중치만 가져오기)

상황 조금 더 일반화된 학습을 하기 위해 멀티 타겟에 대한 일반화된 모델을 만들고, 그 모델에서 부분적인 타겟에 대하서 추출할 때 가중치를 잘 가져오는 지에 대한 테스트를 수행해봄. 기대 효과 공유하는 네트워크(Shared Network)가 일반화되게 잘 학습이 되고, 부분적으로 학습시킬 때 좋은 인풋으로써의 기능을 할 수 있지 않을까 함. 방법 각 타겟에 대해서 Dict 으로 키로 관리하고, 나중에 load 시 strict=False를 하면, 알아서 파라미터가 매칭이 안되도 들어갈 것이다라는 생각으로 시작 엄밀하게 제거하는 작업도 있지만, 제거하지 않아도 자동으로 맵핑되는 지 보고 싶었음 코드 중간에 가중치를 임의로 지정하여 테스트 굳이 forward까지 구현하지 않아도 되므로 패스하고 진행한다. im..

2023.09.15