关于训练后视频分类模型Checkpoint跨任务加载的权重疑问

结论：不需要单独加载ResNet50预训练权重 #

你在视频分类数据集上训练完成后保存的模型checkpoint，已经包含了整个模型的所有参数——包括初始加载的ResNet50预训练权重经过训练更新后的版本，以及你新增的3D卷积层、分类层等所有自定义模块的参数。

当你加载这个checkpoint时，模型会直接恢复到训练结束时的完整状态，其中ResNet50部分的权重已经是适配过原视频分类任务的优化后版本，比原始预训练权重更贴合你的任务场景（包括后续要迁移的新任务），完全不需要再单独加载ResNet50的预训练权重。

正确加载checkpoint的代码示例 #

# 实例化模型，这里可以把pretrained设为False，避免重复加载无用的预训练权重
model = Spatial_Encoder(pretrained=False)
# 加载训练好的checkpoint文件
checkpoint = torch.load('你的训练模型checkpoint路径.pth')
# 加载模型权重（如果checkpoint里保存的是model_state_dict）
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
# 切换到对应设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
# 切换到评估模式（如果是做推理的话）
model.eval()

额外建议 #

如果新任务和原视频分类任务差异较大，可以根据新任务的数据量选择微调策略：

• 数据量小：冻结ResNet50的底层几层权重，只训练上层的3D卷积和分类层
• 数据量大：可以全量微调所有层，让模型更好适配新任务

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dtr43