RuntimeError: For 'load_param_into_net', conv1.weight in the argument 'net' should have the same shape as conv1.weight in the argument 'parameter_dict'. But got its shape (16, 1, 7, 7) in the argument 'net' and shape (6, 1, 5, 5) in the argument 'parameter_dict'.May you need to check whether the checkpoint you loaded is correct or the batch size and so on in the 'net' and 'parameter_dict' are same.
时间: 2024-02-26 21:54:58 浏览: 25
这个错误提示表明,在使用函数'load_param_into_net'时,你传入的参数字典(parameter_dict)中conv1.weight的形状与你的网络(net)中conv1.weight的形状不匹配。具体来说,你的网络中conv1.weight的形状是(16,1,7,7),而你传入的参数字典中conv1.weight的形状是(6,1,5,5)。这可能是由于你传入的参数字典不正确导致的,也可能是由于你的网络中的参数与你传入的参数字典中的参数不匹配导致的。你可以检查一下你加载的checkpoint文件是否正确,或者检查一下网络和参数字典的形状是否匹配。
相关问题
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel: Missing key(s) in state_dict: "module.backbone.conv1.weight",
这个异常意味着在加载模型参数的时候,发现了一个缺失的键 "module.backbone.conv1.weight"。这个键可能在模型的状态字典中不存在,或者在状态字典中的键名与模型中的键名不匹配。如果是后者,你需要手动修改状态字典中的键名,使其与模型中的键名一致。如果是前者,可能是由于状态字典文件被删除或者损坏,重新加载或者重新训练模型可能会解决此问题。
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。