del weights_dict[k] KeyError: 'pre_logits.fc.weight'

这个错误可能是因为你试图删除一个字典中不存在的键。请确保你的 `weights_dict` 字典中确实包含一个名为 `pre_logits.fc.weight` 的键。你可以使用 `if k in weights_dict:` 来检查一下是否存在该键，然后再尝试删除它。另外，也可能是因为你的字典是只读的，无法进行删除操作。如果是这种情况，可以尝试将字典复制一份，然后在复制的字典上进行删除操作。

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File "train.py", line 200, in <module> main(opt) File "train.py", line 116, in main load_weights_dict = {k: v for k, v in weights_dict.items() File "train.py", line 117, in <dictcomp> if model.state_dict()[k].numel() == v.numel()} KeyError: 'blocks.0.project_conv.conv.weight'

这个错误是因为在加载预训练模型时，代码试图使用预训练模型中不存在的键。具体来说，错误信息中提到的键是`blocks.0.project_conv.conv.weight`，但是在预训练模型中并不存在这个键。

你需要检查一下预训练模型的键，以确保它们与你的代码中需要的键匹配。如果键不匹配，你可能需要修改你的代码或使用不同的预训练模型。

if args.weights != "": assert os.path.exists(args.weights), "weights file: '{}' not exist.".format(args.weights) weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 删除有关分类类别的权重 for k in list(weights_dict.keys()): if "head" in k: del weights_dict[k] print(model.load_state_dict(weights_dict, strict=False))

这段代码的作用是加载预训练模型的权重，并将其应用于当前的模型中。如果 `args.weights` 参数不为空，则会检查指定的权重文件是否存在。接着，使用 `torch.load()` 函数加载权重文件，`map_location=device` 参数表示将模型加载到指定的设备上（例如 CPU 或 GPU）。然后，删除与分类类别相关的权重（因为当前的模型可能与预训练模型的分类类别不同）。最后，使用 `model.load_state_dict()` 函数将加载的权重应用于当前的模型中，`strict=False` 参数表示允许加载的权重字典中存在当前模型中不存在的键。函数返回值为 `None`。