RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Darknet:

这个错误通常会在加载 Darknet 模型的权重时出现，可能是由于权重文件与模型结构不匹配所导致的。

解决方法可能包括：

1. 确保权重文件与模型结构相匹配，即它们都是从同一个版本的 Darknet 模型生成的。

2. 检查模型结构是否与预训练的权重文件匹配。如果不匹配，可以尝试修改模型结构以适应权重文件。

3. 如果是使用 PyTorch 加载 Darknet 模型，请确保在加载时指定了正确的 map_location 参数，以便正确地将权重文件加载到 CPU 或 GPU 中。

4. 如果问题仍然存在，可以尝试重新下载权重文件，或者使用其他预训练的权重文件进行加载。

相关问题

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids".

您遇到的问题是RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids"。根据您提供的引用内容，这个错误是由于加载的模型参数与模型结构不匹配导致的。具体来说，"bert.embeddings.position_ids"是一个在模型结构中没有的键。

解决这个问题的方法是检查您加载的模型参数和模型结构是否匹配。如果模型结构中确实没有"bert.embeddings.position_ids"这个键，那么您可以尝试通过删除这个键来加载模型参数。您可以使用`state_dict.pop("bert.embeddings.position_ids")`来删除这个键。

另外，根据您提供的引用内容[1]，您还可以尝试使用`self.bert.load_state_dict(ckpt["bert-base"], False)`来加载模型参数。这个方法可以在加载模型参数时忽略不匹配的键，但需要注意确保其他键的匹配。

综上所述，解决"RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids""的方法可以包括：
1. 检查模型参数和模型结构是否匹配，删除不匹配的键。
2. 使用`self.bert.load_state_dict(ckpt["bert-base"], False)`加载模型参数，忽略不匹配的键。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids".

这个错误是由于加载BertNer模型的state_dict时出现了意外的键值"bert.embeddings.position_ids"导致的。state_dict是一个字典对象，用于保存模型的参数和持久化状态。当加载state_dict时，模型的结构必须与保存时的结构完全匹配，否则会出现这个错误。

解决这个问题的方法是，你可以尝试以下两种方法之一：
1. 更新BertNer模型的代码，使其与保存时的模型结构完全匹配。具体来说，你需要在模型的定义中添加"bert.embeddings.position_ids"这个键值。然后重新训练模型并保存state_dict。
2. 如果你不需要使用"bert.embeddings.position_ids"这个键值，你可以在加载state_dict时忽略它。具体来说，你可以使用`strict=False`参数来加载state_dict，这样就可以跳过意外的键值。但是请注意，这样做可能会导致模型的一些部分无法正常工作。

请注意，以上方法仅适用于BertNer模型。对于其他模型，你需要根据具体的情况进行相应的修改。