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]).
时间: 2024-04-24 12:21:38 浏览: 13
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(s) in state_dict: "model".
"unexpected key(s) in state_dict: 'model'"是指在加载PyTorch模型参数时,在state_dict字典中发现了不匹配的键值对,其中“model”是一个未预期的键。这通常是由于加载模型时提供的state_dict与模型定义的结构不一致导致的。
要解决这个问题,我们可以采取以下步骤:
1. 确保模型定义和加载参数的方式保持一致。检查模型定义中是否使用了“model”作为模型类的属性或参数名称。如果是,我们应该在加载state_dict时使用相同的名称。
2. 检查模型定义是否包含了所有在state_dict中的键值对。可以通过打印模型定义中的state_dict.keys()和加载参数的state_dict.keys()进行比较。如果存在不匹配的键,则需要对模型定义进行相应的调整。
3. 检查模型定义与加载参数的版本是否一致。如果模型定义的结构发生了变化,例如添加或删除了某些层或参数,那么加载参数时会出现不匹配的键。在这种情况下,我们应该更新模型定义来与加载参数保持一致。
总结起来,当我们遇到“unexpected key(s) in state_dict: 'model'”的错误时,我们应该检查模型定义和加载参数的一致性,包括属性或参数名称、键值对的匹配以及模型版本的一致性,并相应地进行调整和更新。
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:
```python
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。