DearCaat / MHIM-MIL

[ICCV 2023 Oral] Multiple Instance Learning Framework with Masked Hard Instance Mining for Whole Slide Image Classification
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根据自己的数据集,teacher初始化权重问题,出现"Missing keys & unexpected keys #15

Closed LiQun66 closed 2 months ago

LiQun66 commented 2 months ago

1、python3 main.py --project=$PROJECT_NAME --dataset_root=$DATASET_PATH --model_path=$OUTPUT_PATH --cv_fold=3 --title=transmil --model=pure --baseline=selfattn --seed=2021我适用了这个命令行生成了fold_0_model_best_auc.pt,fold_1_model_best_auc.pt,fold_2_model_best_auc.pt文件,来作为teacher_init的输入。 2、Python3 main.py --project=$PROJECT_NAME --dataset_root=$DATASET_PATH --model_path=$OUTPUT_PATH --cv_fold=3 \ --teacher_init=第1步生成的pt文件 --mask_ratio_h=0.03 --mask_ratio_hr=0.5 \ --mrh_sche --title=transmil_mhim --mask_ratio=0. --mask_ratio_l=0.8 --cl_alpha=0.1 --mm_sche --init_stu_type=fc --attn_layer=0 --seed=2021(采用的是mhim模型,baseline为selfattn) 3、出现"Missing keys & unexpected keys,显示第1步生成的模型的key只有model和teacher,然后我查看第1步的ckp.pt文件有以下key:model lr_sche optimizer epoch k early_stop random ckc_metric val_best_metric te_best_metric wandb_id 而模型期待的两个key patch_to_emb.0.weight patch_to_emb.0.bias 却没有,请问作者我是不是哪一步出错了?

DearCaat commented 2 months ago

非常感谢你对我们工作的关注! 也非常抱歉因为我个人代码的问题对你工作造成的不便,这个问题是因为代码版本的问题 实际上就是保存下来的.pt文件中的model字段包含期待的key。我已经在最新的Github仓库中修复了这个问题,添加了以下代码,详情见commit

if 'model' in pre_dict:
    pre_dict = pre_dict['model']

如果你后续还有问题,欢迎再次留言!