unexpected key in source state_dict: norm.weight, norm.bias, head.weight, head.bias, layers.0.blocks.1.attn_mask, layers.1.blocks.1.attn_mask, layers.2.blocks.1.attn_mask, layers.2.blocks.3.attn_mask, layers.2.blocks.5.attn_mask

这个错误通常是由于加载的state_dict中包含了模型结构中没有的键所导致的。具体来说，这可能是因为你正在尝试将一个预训练的模型加载到一个不同结构的模型中，或者是因为你正在尝试加载一个旧版本的state_dict到一个新版本的模型中。解决这个问题的方法是检查你的代码和模型定义，确保它们匹配，并且确保你正在加载正确版本的state_dict。

相关问题

The model and loaded state dict do not match exactly unexpected key in source state_dict: data_preprocessor.mean, data_preprocessor.std

当你尝试通过本地后端加载模型时，遇到了与源状态字典不匹配的错误，特别是关于"data_preprocessor.mean"和"data_preprocessor.std"这两个键。这意味着你试图加载的检查点（`rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth`）可能是在旧版本的MMDetection框架下创建的，而你现在使用的环境可能已经有了不同的结构，比如移除了预处理器相关的mean和std属性。

为了解决这个问题，你需要确保你正在加载的模型和当前代码库的架构兼容。以下是一些可能的解决方案：

1. **升级MMDetection**:
检查是否有新版本的MMDetection可以匹配你加载的模型。如果有的话，更新到相应版本并重新训练或导出检查点。

2. **调整加载代码**:
如果不能升级框架，你可能需要手动从源状态字典中移除这些键，或者修改加载代码以忽略它们。例如，你可以使用`strict=False`参数来尝试载入，虽然这不是最佳实践，但可以在临时解决问题：

   checkpoint = torch.load('path_to_checkpoint', map_location='cpu', strict=False)

3. **直接加载核心模型**:
可能只关心特定部分的模型，如backbone或其他模块，而不包括预处理层。在这种情况下，你可以只加载那些不会冲突的部分。

请注意，始终要确保模型结构的兼容性，避免在运行时出现问题。如果不确定如何操作，最好查阅官方文档或联系社区支持。

Missing key(s) in state_dict: "conv1.weight" Unexpected key(s) in state_dict: "model.conv1.weight",

这个问题发生在使用预训练模型的时候，可能是因为预训练模型的权重参数的key与当前模型的权重参数的key不匹配所致。可以尝试使用模型的load_state_dict方法，将预训练模型的权重参数加载到当前模型中。在加载时需要使用字典类型的参数进行匹配。例如，如果预训练模型中的key为"model.conv1.weight"，而当前模型中的key为"conv1.weight"，可以通过以下代码进行加载：

pretrained_dict = torch.load('pretrained_model.pth')
model_dict = model.state_dict()

# 将预训练模型的key中的"model."去掉
pretrained_dict = {k.replace("model.", ""): v for k, v in pretrained_dict.items()}

# 将预训练模型的参数加载到当前模型中
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)

这样就可以将预训练模型的权重参数加载到当前模型中了。