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".

这个错误是由于你尝试加载的 state_dict 中包含了一些意外的键，这些键与你定义的神经网络结构不匹配，导致无法加载 state_dict。这可能是由于你在定义神经网络时更改了某些层的名称、顺序、参数等，或者你在保存模型时保存了错误的 state_dict。

要解决这个错误，你需要确保你的神经网络结构与你加载的 state_dict 匹配。你可以通过打印出你的模型结构和 state_dict 来检查它们是否匹配。如果不匹配，你需要调整你的模型结构或加载正确的 state_dict。

如果你确信你的模型结构没有更改，但是仍然无法加载 state_dict，可能是由于你的模型使用了 GPU，而你在加载模型时没有指定 map_location。你可以尝试使用 map_location=torch.device('cpu')，这样可以将模型加载到 CPU 上。

另外，如果你在保存模型时使用了 DataParallel 或 DistributedDataParallel，你需要在加载模型时使用 model.module.state_dict() 来获取正确的 state_dict。例如：

state_dict = torch.load(PATH)
model.load_state_dict(state_dict.module)

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DNN_model.load_state_dict(torch.load('DNN_model.pth'))代码在这一步报错，错误为RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

这个错误的意思是你的代码在尝试将模型加载到 CUDA 设备上，但是你的电脑上没有可用的 CUDA 设备。建议你使用`torch.load`，并设置`map_location=torch.device('cpu')`来将模型加载到 CPU 上。可以尝试如下代码：

device = torch.device('cpu') # 加载到CPU上
model = DNN_model().to(device) # 模型也要移到CPU上
model.load_state_dict(torch.load('DNN_model.pth', map_location=device))

这样，你就可以将模型加载到 CPU 上，并解决这个错误。

Traceback (most recent call last): File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/test5.py", line 9, in <module> my_pred.predict_sentence("".join(sentence.split())) File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/medical_cws.py", line 105, in predict_sentence self.model.load_state_dict(torch.load(self.NEWPATH,map_location=self.device)) File "/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1667, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BERT_LSTM_CRF: Missing key(s) in state_dict: "word_embeds.embeddings.position_ids".

这个错误是由于在加载模型的状态字典时缺失了键 "word_embeds.embeddings.position_ids" 导致的。这个键是BERT模型的一部分，因此需要确保加载的状态字典与模型的结构相匹配。

有几种可能的解决方法：

1. 检查模型的定义和训练过程中是否存在任何更改，这可能导致模型结构与加载的状态字典不匹配。

2. 检查加载的状态字典是否与模型的期望结构相匹配。可以使用 `torch.load()` 加载状态字典并检查其键的列表，确保包含了 "word_embeds.embeddings.position_ids"。

3. 如果模型的结构发生了变化，可以尝试使用 `torch.nn.Module.load_state_dict()` 方法的 `strict=False` 参数来加载状态字典，以允许不完全匹配。

请注意，这些解决方法可能需要根据你的具体情况进行调整。如果问题仍然存在，你可能需要进一步调试和调整代码。