size mismatch for cls_conv.weight: copying a param with shape torch.Size([21, 256, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([3, 256, 1, 1]). size mismatch for cls_conv.bias: copying a param with shape torch.Size([21]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([3]).
时间: 2024-02-02 16:27:41 浏览: 48
这个错误是因为您正在尝试加载一个预训练模型,但是模型的结构与预训练模型的结构不匹配。
错误信息中显示了两个不匹配的参数:`cls_conv.weight` 和 `cls_conv.bias`。预训练模型中这些参数的形状为 `[21, 256, 1, 1]` 和 `[21]`,而当前模型中的形状为 `[3, 256, 1, 1]` 和 `[3]`。
解决这个问题的一种方法是修改当前模型的结构,使其与预训练模型的结构保持一致。您可以根据实际情况调整模型的层数或参数数量,或者使用其他方法进行适配。
另外,如果您不需要使用预训练模型的权重,您也可以尝试重新训练模型,或者使用其他适合您任务的预训练模型。
希望对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
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Error(s) in loading state_dict for LeNet: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([10, 1, 5, 5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6, 1, 5, 5]). size mismatch for conv1.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6]). size mismatch for conv2.weight: copying a param with shape torch.Size([20, 10, 5, 5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16, 6, 5, 5]). size mismatch for conv2.bias: copying a param with shape torch.Size([20]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16]). size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([50, 320]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([120, 256]). size mismatch for fc1.bias: copying a param with shape torch.Size([50]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([120]). size mismatch for fc2.weight: copying a param with shape torch.Size([10, 50]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([84, 120]). size mismatch for fc2.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([84]).
这个错误信息提示我们在加载预训练模型的权重时,发现模型中的部分参数形状与当前创建的模型不匹配,具体来说,就是:
- `conv1.weight`的形状应该为`(6, 1, 5, 5)`,但是预训练模型中的形状为`(10, 1, 5, 5)`;
- `conv1.bias`的形状应该为`(6,)`,但是预训练模型中的形状为`(10,)`;
- `conv2.weight`的形状应该为`(16, 6, 5, 5)`,但是预训练模型中的形状为`(20, 10, 5, 5)`;
- `conv2.bias`的形状应该为`(16,)`,但是预训练模型中的形状为`(20,)`;
- `fc1.weight`的形状应该为`(120, 256)`,但是预训练模型中的形状为`(50, 320)`;
- `fc1.bias`的形状应该为`(120,)`,但是预训练模型中的形状为`(50,)`;
- `fc2.weight`的形状应该为`(84, 120)`,但是预训练模型中的形状为`(10, 50)`;
- `fc2.bias`的形状应该为`(84,)`,但是预训练模型中的形状为`(10,)`。
这个问题通常是由于预训练模型的结构与当前创建的模型结构不一致导致的。解决方法是在当前模型中手动修改这些参数的形状,使其与预训练模型的结构一致。
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Generator: size mismatch for d_up_conv_1.0.weight: copying a param with shape torch.Size([64, 32, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([64, 16, 3, 3]).
这个错误是由于你的模型的权重参数与你要加载的预训练模型的权重参数形状不匹配导致的。具体地,你的模型中的某个权重参数的形状是 [64, 16, 3, 3],而你要加载的预训练模型中相应的权重参数的形状是 [64, 32, 3, 3],两者不一致,无法直接拷贝。
你需要检查一下你的模型和预训练模型的网络结构是否一致,尤其是这个权重参数所在的层的结构是否一致。如果不一致,你需要修改你的模型的网络结构,使得它能够匹配预训练模型的网络结构。如果结构一致,但是形状不一致,你需要手动修改这个权重参数的形状,使得它能够匹配预训练模型的形状。