RuntimeError: Exception: Error(s) in loading state_dict for FAST_LCF_ATEPC: Unexpected key(s) in state_dict:

时间: 2023-10-13 13:57:39 浏览: 167

Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法

在Python编程语言中，多线程是实现并发执行任务的重要工具。`threading.Thread` 是Python标准库中的一个核心模块，用于创建和管理线程。然而，在使用`threading.Thread`进行多线程编程时，可能会遇到`RuntimeError: thread.__init__() not called`这样的错误。这个错误通常意味着你没有正确地初始化`threading.Thread`的实例。在标题和描述中提到的问题，以及提供的代码示例中，我们看到一个自定义的线程类`NotifyTread`，它是`threading.Thread`的子类。这个错误发生在尝试创建`NotifyTread`对象但没有调用`threading.Thread.__init__(self)`时。这违反了Python面向对象编程的基本原则，即子类在实例化时需要调用父类的`__init__`方法来确保父类的初始化逻辑得到执行。下面是对这个问题的详细解释和解决方法： 1. **问题原因**：当你创建一个类并继承自另一个类时，如`NotifyTread`继承自`threading.Thread`，你需要在子类的`__init__`方法中调用父类的`__init__`方法。这样做的目的是确保父类的所有必要初始化步骤都被执行，以便子类能正常工作。如果没有这样做，父类的特性（如线程的身份标识、名字等）将不会被设置，导致运行时错误。 2. **解决方案**：在`NotifyTread`类的`__init__`方法中，正确的做法是在初始化任何自定义属性之前调用`threading.Thread.__init__(self)`。如下所示： ```python class NotifyTread(threading.Thread): def __init__(self, params): threading.Thread.__init__(self) # 调用父类的初始化方法 self.params = params # 然后才给自定义属性赋值 def run(self): print "start notify............" time.sleep(10) print notify_tran(self.params) print "end notify.............." ``` 3. **线程的生命周期**： - **创建**：通过`NotifyTread()`创建线程对象，此时线程处于未启动状态。 - **启动**：调用线程对象的`start()`方法，此时`__init__`方法中的`threading.Thread.__init__(self)`会被执行，线程进入就绪状态，并准备执行`run()`方法。 - **执行**：线程调度器决定何时执行线程的`run()`方法，执行期间可以与其他线程并发执行。 - **结束**：`run()`方法执行完毕或线程被显式停止（不推荐），线程结束其生命周期。 4. **线程安全与同步**：在多线程环境中，需要注意线程安全问题，例如共享数据的访问。Python提供了锁（`threading.Lock`）、信号量（`threading.Semaphore`）等机制来控制线程间的同步，防止数据竞争。 5. **线程池**：对于大量短生命周期的线程，使用线程池（`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`）可以提高效率，避免频繁创建和销毁线程的开销。 6. **异常处理**：在多线程环境中，应考虑异常处理，确保即使在一个线程中出现错误，其他线程仍能继续执行。 `RuntimeError: thread.__init__() not called`错误是因为在创建子类线程时忘记调用父类的初始化方法。修复此问题的关键是确保在子类`__init__`中正确调用`threading.Thread.__init__(self)`。理解这些概念对于编写高效且可靠的多线程Python程序至关重要。

引用\[1\]:报错内容显示在加载FAST_LCF_ATEPC模型的state_dict时出现了异常，其中有一些意外的键。这意味着模型的state_dict中包含了一些在模型定义中未定义的键。引用\[2\]:报错内容显示在加载ResNet模型的state_dict时出现了异常，缺少了一些在state_dict中的键。这意味着模型的state_dict中缺少了一些在模型定义中定义的键。引用\[3\]:报错内容显示在尝试在CUDA设备上反序列化对象时出现了异常，但torch.cuda.is_available()返回False。这意味着你正在运行在一个只有CPU的机器上，需要使用torch.load函数并设置map_location=torch.device('cpu')来将存储映射到CPU上。问题:在加载FAST_LCF_ATEPC模型的state_dict时出现了异常，有意外的键。如何解决这个问题? 回答: 这个问题的原因是模型的state_dict中包含了一些在模型定义中未定义的键。为了解决这个问题，你可以尝试使用strict=False参数来加载state_dict，这样就可以忽略掉意外的键。另外，你也可以检查模型定义和state_dict中的键是否匹配，确保它们一致。 #### 引用[.reference_title] - *1* [load_state_dict报错: Error(s) in loading state_dict for XXX: Missing keys(s) in state_dict: ....](https://blog.csdn.net/gray___/article/details/123400407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [解决RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: Missing key(s) in state_dict: “conv1.0...](https://blog.csdn.net/qq_39691492/article/details/125675091)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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RuntimeError: Exception: Error(s) in loading state_dict for FAST_LCF_ATEPC: Unexpected key(s) in state_dict:

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RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for YoloBody: Unexpected key(s) in state_dict:

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids".

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids".

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: Missing key(s) in state_dict:

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel: Missing key(s) in state_dict

raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet:

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Generator: Missing key(s) in state_dict: "encoder.0.weight", "encoder.0.bias", 怎么改

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RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel:

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for SSD300:

in load_state_dict self.__class__.__name__, "\n\t".join(error_msgs))) RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Darknet:

net.load_state_dict(torch.load(PATH))为什么报错RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Net: Unexpected key(s) in state_dict: "conv1.weight", "conv1.bias", "conv2.weight", "conv2.bias", "fc1.weight", "fc1.bias", "fc2.weight", "fc2.bias".

runtimeerror error in loading state_dict for get_model

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