RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Xception: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([32, 3, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([32, 4, 3, 3]).

这个错误是因为在加载预训练模型时，模型中某个参数的形状与当前模型中的形状不匹配。在这个例子中，Xception模型的conv1层预训练模型的权重形状是[32, 3, 3, 3]，而当前模型中的形状是[32, 4, 3, 3]。这个问题可以通过在当前模型中手动修改该参数的形状来解决。具体来说，你需要在当前模型中找到conv1层的权重，然后将其形状改为[32, 3, 3, 3]。这个修改可以使用PyTorch的state_dict()函数来完成。

相关问题

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Network_bn: size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([4, 21168]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([5, 21168]). size mismatch for fc1.bias: copying a param with shape torch.Size([4]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([5]).

这个错误是由于加载模型参数时，发现模型的参数形状与checkpoint中的形状不匹配导致的。具体来说，出错的是网络中的fc1层的权重和偏置。

在checkpoint中，fc1权重的形状为torch.Size([4, 21168])，而当前模型中的形状为torch.Size([5, 21168])。同样，fc1偏置的形状在checkpoint中为torch.Size([4])，而当前模型中的形状为torch.Size([5])。

要解决这个问题，你需要确保当前模型的fc1层与checkpoint中的fc1层具有相同的形状。可能的解决方法包括：
- 修改当前模型的fc1层的权重和偏置的形状，使其与checkpoint中的形状匹配。
- 使用checkpoint中的fc1层的权重和偏置，替换当前模型中对应的参数。

具体哪种方法适合取决于你的需求和具体情况。请注意，在修改模型参数之前，最好先备份当前模型，以防止意外损坏模型。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for XceptionRGBD: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([32, 3, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([32, 4, 3, 3])

这个错误是因为你的当前模型和加载的预训练模型中的某些参数形状不匹配，具体来说是conv1.weight的形状不匹配。在预训练模型中，conv1.weight的形状是 [32, 3, 3, 3]，而在你的当前模型中，它的形状是 [32, 4, 3, 3]。这意味着你的当前模型中有4个输入通道，但是预训练模型中只有3个输入通道。

解决这个问题的方法是，你需要修改你的当前模型，使它与预训练模型的形状匹配。你可以通过在conv1.weight中添加一个额外的通道来实现这一点。具体来说，你可以执行以下操作：

import torch
from torchvision.models import xception

# 加载预训练模型
pretrained_model = xception(pretrained=True)

# 创建一个新的模型
model = xception()

# 将预训练模型的参数复制到新模型中
state_dict = pretrained_model.state_dict()
model_dict = model.state_dict()
for k, v in state_dict.items():
    if k in model_dict:
        if v.shape != model_dict[k].shape:
            # 修改conv1.weight的形状
            if k == 'conv1.weight':
                v = torch.cat([v, torch.zeros(32, 1, 3, 3)], dim=1)
            else:
                continue
        model_dict[k] = v
model.load_state_dict(model_dict)

在上面的代码中，我们首先加载预训练模型，然后创建一个新的模型。接着，我们将预训练模型的参数复制到新模型中。如果在复制参数时发现形状不匹配，我们就修改conv1.weight的形状。具体来说，我们在conv1.weight的第二个维度上添加了一个额外的通道。这个通道的值都是0，因为我们不知道这个通道应该包含什么信息。最后，我们使用修改后的参数来更新新模型的状态字典。