RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Network_bn: size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([4, 21168]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([5, 21168]). size mismatch for fc1.bias: copying a param with shape torch.Size([4]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([5]).
时间: 2024-02-02 17:28:34 浏览: 25
这个错误是由于您尝试加载的模型权重与当前模型的形状不匹配引起的。具体来说,权重 `fc1.weight` 的形状在加载的检查点中是 `[4, 21168]`,而当前模型中的形状是 `[5, 21168]`。同样,偏置 `fc1.bias` 的形状在检查点中为 `[4]`,而当前模型中的形状是 `[5]`。
要解决这个问题,您可以考虑以下几个步骤:
1. 检查您正在加载的检查点文件是否与当前模型相匹配。确保它们是从相同的模型架构和训练过程中保存的。
2. 如果您确定检查点文件是正确的,您可以尝试根据当前模型的形状调整检查点中权重和偏置的形状。您可以使用 PyTorch 提供的方法 `state_dict()` 来获取当前模型的状态字典,并对加载的状态字典进行修改。
3. 如果模型架构发生了变化,您可能需要进一步调整网络的结构,以使其与加载的权重和偏置兼容。这可能需要对网络的定义进行修改。
请注意,在修改模型权重和偏置之前,确保您了解这些参数在网络中的具体作用,以避免破坏模型的功能。
相关问题
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for XceptionRGBD: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([32, 3, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([32, 4, 3, 3])
这个错误是由于你的当前模型和加载的预训练模型中的某些参数形状不匹配,具体地说是conv1.weight的形状不匹配。在预训练模型中,conv1.weight的形状是[32, 3, 3, 3],而在你的当前模型中,它的形状是[32, 4, 3, 3]。这意味着你的当前模型中有4个输入通道,但是预训练模型中只有3个输入通道。
解决这个问题的方法是,你需要修改你的当前模型,使它与预训练模型的形状匹配。你可以通过在conv1.weight中添加一个额外的通道来实现这一点。具体来说,你可以执行以下操作:
```python
import torch
from torchvision.models import xception
# 加载预训练模型
pretrained_model = xception(pretrained=True)
# 创建一个新的模型
model = xception()
# 将预训练模型的参数复制到新模型中
state_dict = pretrained_model.state_dict()
model_dict = model.state_dict()
for k, v in state_dict.items():
if k in model_dict:
if v.shape != model_dict[k].shape:
# 修改conv1.weight的形状
if k == 'conv1.weight':
v = torch.cat([v, torch.zeros(32, 1, 3, 3)], dim=1)
else:
continue
model_dict[k] = v
model.load_state_dict(model_dict)
```
在上面的代码中,我们首先加载预训练模型,然后创建一个新的模型。接着,我们将预训练模型的参数复制到新模型中。如果在复制参数时发现形状不匹配,我们就修改conv1.weight的形状。具体来说,我们在conv1.weight的第二个维度上添加了一个额外的通道。这个通道的值都是0,因为我们不知道这个通道应该包含什么信息。最后,我们使用修改后的参数来更新新模型的状态字典。
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Xception: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([32, 3, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([32, 4, 3, 3]).
这个错误是因为在加载预训练模型时,模型中某个参数的形状与当前模型中的形状不匹配。在这个例子中,Xception模型的conv1层预训练模型的权重形状是[32, 3, 3, 3],而当前模型中的形状是[32, 4, 3, 3]。这个问题可以通过在当前模型中手动修改该参数的形状来解决。具体来说,你需要在当前模型中找到conv1层的权重,然后将其形状改为[32, 3, 3, 3]。这个修改可以使用PyTorch的state_dict()函数来完成。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)