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

这个错误通常是由于加载模型时，模型的state_dict与当前模型的结构不匹配导致的。state_dict是一个字典对象，它将每个模型参数映射到其对应的张量。当加载模型时，PyTorch会检查state_dict中的键是否与当前模型的键匹配。

出现"Unexpected key(s) in state_dict"的错误意味着state_dict中存在一些键，在当前模型中找不到对应的参数。这可能是由于以下原因导致的：

1. 模型结构发生了变化：如果你在加载模型之前对模型进行了修改，例如添加或删除了一些层，那么加载时就会出现这个错误。

2. 模型权重文件不匹配：如果你使用的权重文件是从另一个模型中保存的，而不是当前模型的权重文件，那么加载时就会出现这个错误。

解决这个问题的方法通常有两种：

1. 修改模型结构：如果你确定模型结构发生了变化，你可以通过修改模型代码来适应state_dict的加载。你可以添加或删除相应的层，以使模型结构与state_dict匹配。

2. 加载部分权重：如果你只需要加载部分权重，而不是全部权重，你可以使用`torch.load()`函数的`map_location`参数来指定加载权重时的设备，并使用`strict=False`参数来忽略不匹配的键。

相关问题

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

您遇到的问题是RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids"。根据您提供的引用内容，这个错误是由于加载的模型参数与模型结构不匹配导致的。具体来说，"bert.embeddings.position_ids"是一个在模型结构中没有的键。

解决这个问题的方法是检查您加载的模型参数和模型结构是否匹配。如果模型结构中确实没有"bert.embeddings.position_ids"这个键，那么您可以尝试通过删除这个键来加载模型参数。您可以使用`state_dict.pop("bert.embeddings.position_ids")`来删除这个键。

另外，根据您提供的引用内容[1]，您还可以尝试使用`self.bert.load_state_dict(ckpt["bert-base"], False)`来加载模型参数。这个方法可以在加载模型参数时忽略不匹配的键，但需要注意确保其他键的匹配。

综上所述，解决"RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids""的方法可以包括：
1. 检查模型参数和模型结构是否匹配，删除不匹配的键。
2. 使用`self.bert.load_state_dict(ckpt["bert-base"], False)`加载模型参数，忽略不匹配的键。

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

这个错误是由于加载BertNer模型的state_dict时出现了意外的键值"bert.embeddings.position_ids"导致的。state_dict是一个字典对象，用于保存模型的参数和持久化状态。当加载state_dict时，模型的结构必须与保存时的结构完全匹配，否则会出现这个错误。

解决这个问题的方法是，你可以尝试以下两种方法之一：
1. 更新BertNer模型的代码，使其与保存时的模型结构完全匹配。具体来说，你需要在模型的定义中添加"bert.embeddings.position_ids"这个键值。然后重新训练模型并保存state_dict。
2. 如果你不需要使用"bert.embeddings.position_ids"这个键值，你可以在加载state_dict时忽略它。具体来说，你可以使用`strict=False`参数来加载state_dict，这样就可以跳过意外的键值。但是请注意，这样做可能会导致模型的一些部分无法正常工作。

请注意，以上方法仅适用于BertNer模型。对于其他模型，你需要根据具体的情况进行相应的修改。