raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for FBSD:
时间: 2024-06-17 20:02:33 浏览: 11
这个错误是在加载FBSD模型状态字典时出现的。`RuntimeError`是Python中的一个异常类,表示运行时错误。在这个错误中,`Error) in loading state_dict for FBSD`表示在加载FBSD模型的状态字典时发生了错误。
状态字典是一个包含模型参数的Python字典,用于保存和加载模型的参数。当加载状态字典时,可能会出现各种错误,例如字典中缺少某些键、键对应的值类型不匹配等。
要解决这个问题,可以尝试以下几个步骤:
1. 确保状态字典文件存在,并且路径正确。
2. 检查状态字典文件是否完整,没有损坏或修改过。
3. 确保加载状态字典的模型与保存状态字典的模型结构相同。
如果以上步骤都没有解决问题,可能需要进一步检查代码和模型文件,以确定具体的错误原因。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/test5.py", line 9, in <module> my_pred.predict_sentence("".join(sentence.split())) File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/medical_cws.py", line 105, in predict_sentence self.model.load_state_dict(torch.load(self.NEWPATH,map_location=self.device)) File "/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1667, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BERT_LSTM_CRF: Missing key(s) in state_dict: "word_embeds.embeddings.position_ids".
这个错误是因为在加载模型的state_dict时,缺少了键"word_embeds.embeddings.position_ids"。这可能是因为你的模型和保存的state_dict之间存在不匹配的情况。你可以尝试以下解决方法:
1. 确保你的模型和保存的state_dict是兼容的,即它们具有相同的模型结构和参数数量。
2. 检查模型的定义,确保没有更改模型的结构或参数名称。
3. 如果你有一个以前版本的state_dict,尝试使用该版本进行加载,或者尝试使用其他可用的预训练模型进行加载。
4. 如果你有训练好的模型权重文件,可以尝试重新训练模型并保存新的state_dict。
希望这些解决方法能够帮助你解决问题!如果还有其他问题,请随时提问。
[ 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:
```python
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。
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