TypeError: Module.load_state_dict() missing 1 required positional argument: 'state_dict'

这个错误是因为在调用`load_state_dict()`方法时缺少了一个必需的参数`state_dict`。`load_state_dict()`方法用于加载模型的状态字典，将保存的参数加载到模型中。正确的用法是将保存的状态字典作为参数传递给`load_state_dict()`方法。

以下是一个示例，展示了如何正确使用`load_state_dict()`方法：

import torch
import torchvision.models as models

# 创建一个模型实例
model = models.resnet18()

# 加载保存的状态字典
state_dict = torch.load('model.pth')

# 将状态字典加载到模型中
model.load_state_dict(state_dict)

请确保`state_dict`是一个有效的状态字典，并且与模型的结构匹配。如果你想忽略一些不匹配的键，可以将`strict`参数设置为`False`，如下所示：

model.load_state_dict(state_dict, strict=False)

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TypeError: Module.state_dict() missing 1 required positional argument: 'self'

这个错误是因为调用了`state_dict()`方法时没有传递`self`参数。在调用`state_dict()`方法时，需要确保你使用的是类的实例对象，并且没有额外的参数。

例如，如果你有一个模型类`MyModel`，你应该这样使用`state_dict()`方法：

model = MyModel()
state_dict = model.state_dict()

请确保在调用`state_dict()`方法时不要传递任何额外的参数，只需要使用类的实例对象即可。

TypeError: load_state_dict() missing 1 required positional argument: 'state_dict'

这个错误提示表明在调用`load_state_dict()`函数时，缺少了一个必需的参数`state_dict`。这个函数用于将预训练模型的参数加载到当前模型中，`state_dict`参数是一个字典类型，包含了预训练模型的所有参数。可能的原因是你没有正确地传递`state_dict`参数，或者`state_dict`参数的格式不正确。你可以检查一下你的代码，确保`state_dict`参数被正确地传递，并且它的格式与当前模型的参数格式相匹配。