Unexpected key(s) in state_dict: "fpn.P5_1.weight", "fpn.P5_1.bias", "fpn.P5_upsampled.weight", "fpn.P5_upsampled.bias", "fpn.P5_2.weight", "fpn.P5_2.bias", "fpn.P4_1.weight", "fpn.P4_1.bias", "fpn.P4_upsampled.weight", "fpn.P4_upsampled.bias", "fpn.P4_2.weight", "fpn.P4_2.bias". size mismatch for mobilenet.bottlenecks.Bottlenecks_4.LinearBottleneck4_0.conv3.weight: copying a param with shape torch.Size([128, 384, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([96, 384, 1, 1]). size mismatch for mobilenet.bottlenecks.Bottlenecks_4.LinearBottleneck4_0.bn3.weight: copying a param with shape torch.Size([128]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([96]).

这个错误提示表明你正在尝试加载一个预训练模型的参数，但是模型结构与加载的参数不匹配。错误信息中列出了一些键（key），这些键在当前模型的状态字典（state_dict）中没有对应的参数。同时，还有一些参数的形状（shape）不匹配。

首先，你需要确保你的模型结构与加载的参数是一致的。检查模型结构是否包含了与错误信息中提到的键对应的层或参数。

其次，你需要检查加载的参数与模型结构是否匹配。检查错误信息中提到的参数形状与当前模型中对应参数的形状是否一致。如果不一致，你可能需要对模型进行调整或者加载适合当前模型结构的预训练参数。

总之，这个错误通常发生在加载预训练模型参数时，模型结构与加载的参数不匹配。你需要确保模型结构与参数匹配，并且适当调整模型或加载适合当前模型的预训练参数。

相关问题

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。

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。