model.load_state_dict(ckpt["model"]) KeyError: 'model'
时间: 2023-08-28 11:43:32 浏览: 48
这个错误通常是因为你尝试加载的checkpoint文件中没有名为"model"的键。这个错误可能是由以下几种情况引起的:
1. 在训练模型时没有将模型保存为"model"键。你可以检查一下训练代码中的保存模型的语句,确保将模型保存为"model"键。
2. 你正在尝试加载错误的checkpoint文件。请确保你正在加载正确的文件,并且文件中确实包含了所需的"model"键。
3. 可能是你的checkpoint文件已经损坏或者不完整,缺少了"model"键。你可以尝试重新训练模型并保存一个新的checkpoint文件,然后再尝试加载它。
希望这些提示可以帮助你解决这个问题。如果还有其他问题,请随时问我。
相关问题
model.load_state_dict
(model_state_dict)
This function loads the saved state dictionary of a PyTorch model into the model. The argument `model_state_dict` is a dictionary containing the saved state of the model, which typically includes the weights, biases, and other parameters. The function updates the model with the saved state dictionary, allowing you to resume training or use the saved model for inference.
Example usage:
```python
import torch
# define a simple neural network
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# create an instance of the network
net = Net()
# save the state dictionary of the model
torch.save(net.state_dict(), 'model.pth')
# create a new instance of the network
net2 = Net()
# load the saved state dictionary into the new network
net2.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# the two networks should have the same state now
assert net.state_dict() == net2.state_dict()
```
model.load_state_dict()详解
`model.load_state_dict()` 是Pytorch中的一个函数,用于加载模型参数。它接受一个字典类型的参数,字典中的键值对应模型中的各层的名称和参数值。在训练模型时,通过使用 `torch.save()` 函数可以将模型的参数保存到文件中,而在加载模型时,可以使用 `model.load_state_dict()` 函数将参数加载到模型中。
例如:
```
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), "model.pt")
# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load("model.pt"))
```
需要注意的是,加载的模型参数必须与当前模型结构匹配,否则会抛出错误。
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