Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/test2.py", line 25, in <module> print(str(torch.nn.Module.state_dict())) TypeError: state_dict() missing 1 required positional argument: 'self'

这个错误提示是因为你调用了 `torch.nn.Module.state_dict()` 方法，但是它需要一个参数 `self`，也就是要求在一个 `nn.Module` 的实例上调用此方法。

可能你的代码中没有正确实例化一个 `nn.Module` 对象，或者没有将你的网络模型继承自 `nn.Module`，所以 Python 解释器无法确定 `self` 的引用。你需要在调用 `state_dict()` 方法之前，先实例化你的网络模型并将其继承自 `nn.Module`，例如：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义你的网络结构

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播逻辑
        return x

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

这样就可以正常打印出模型的状态字典了。

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Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/test3.py", line 56, in <module> weight = pretrained_model['net'] KeyError: 'net'

这个错误的意思是在 pretrained_model 字典中没有找到 'net' 这个键。这可能是因为你使用的预训练模型的结构与你的代码中期望的结构不同，导致无法正确地加载预训练模型。

你需要检查一下预训练模型的结构和你的代码中期望的结构是否一致，确保预训练模型中包含了你期望的键。你可以使用 pretrained_model.keys() 方法查看预训练模型中所有的键，以确定你应该使用哪个键来加载模型。

另外，你也需要确保你的预训练模型文件已经正确地加载到了 pretrained_model 变量中。你可以使用 print(pretrained_model) 来查看 pretrained_model 变量的值，以确保预训练模型已经被成功地加载。

Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/test3match.py", line 56, in <module> weight.append(param.numpy()) AttributeError: 'int' object has no attribute 'numpy'

这个错误消息表明，在尝试将参数转换为numpy数组时，出现了一个'int'对象没有'numpy'属性的错误。这个错误通常意味着你正在尝试将一个整数（int）对象转换为numpy数组，这是不可能的。

在这种情况下，你可以使用torch.tensor()函数将int类型的参数转换为tensor，如下所示：

weights = torch.load('weights.pth')
weight = []
for name, param in weights.items():
    weight.append(torch.tensor(param).numpy())
weight = np.array(weight)
weight = torch.from_numpy(weight).permute(1, 0, 2, 3).contiguous()

这将首先使用torch.tensor()将整数参数转换为tensor，然后使用numpy()函数将其转换为numpy数组。这样就可以避免出现'int'对象没有'numpy'属性的错误了。