file load error for checkpoint.pth

这个错误提示意味着在加载`checkpoint.pth`文件时出错了。可能的原因包括：

1. 指定的文件路径不正确，文件不存在或者文件名错误；
2. 文件格式不正确，可能是文件已经损坏或者不是指定格式的文件；
3. 模型参数与当前代码不兼容，可能是文件是由不同版本的代码保存的，或者是加载的代码版本不正确。

你可以检查一下以上的可能原因，尝试解决问题。

相关问题

RuntimeError: File ../checkpoint\unet_depth=2_fold_1_dice_244072.pth cannot be opened.

这个错误通常是由于文件路径不正确或文件不存在导致的。请检查文件路径是否正确，确保文件存在，并且你的程序有权访问该文件。如果文件路径正确，但仍然出现此错误，请检查文件是否已经被损坏。你可以尝试重新下载或创建新的模型文件，并确保加载的文件是正确的。此外，还可以尝试使用其他文件加载函数（如 torch.load()）来加载模型文件。

[ WARN:0@7.644] global C:\b\abs_d8ltn27ay8\croot\opencv-suite_1676452046667\work\modules\videoio\src\cap_gstreamer.cpp (862) cv::GStreamerCapture::isPipelinePlaying OpenCV | GStreamer warning: GStreamer: pipeline have not been created Traceback (most recent call last): File "D:\projectfiles\PycharmProj\wheal-condition-identify\src\predict.py", line 8, in <module> model.load_state_dict(torch.load("../models/0.9664634466171265.pth")) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2041, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: size mismatch for fc.weight: copying a param with shape torch.Size([20, 2048]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1000, 2048]). size mismatch for fc.bias: copying a param with shape torch.Size([20]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1000]).

根据错误提示，您的模型中的fc层的结构与加载的预训练模型的fc层结构不一致，导致无法加载预训练模型的参数。在这种情况下，需要修改您的模型的fc层结构，使其与预训练模型的fc层结构一致，或者重新训练一个与预训练模型fc层结构一致的模型。

具体来说，预训练模型的fc层的权重矩阵的形状是`[1000, 2048]`，偏置向量的形状是`[1000]`，而您的模型中fc层的权重矩阵的形状是`[20, 2048]`，偏置向量的形状是`[20]`。因此，您需要将您的模型中的fc层的结构修改为与预训练模型的fc层结构一致，即权重矩阵的形状为`[1000, 2048]`，偏置向量的形状为`[1000]`。

修改方式可以参考以下代码：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            # ... 略
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)  # 修改fc层结构
        
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return F.softmax(x, dim=1)

您需要根据自己的情况修改模型的其他部分。修改后，将预训练模型的参数加载到新模型中应该就不会出现形状不匹配的问题了。