模型不能调整，只能匹配测试代码，但不知道如何匹配参数

如果模型不能调整，只能匹配测试代码，那么可以尝试通过手动调整检查点文件中的参数的形状，使其与当前模型的参数形状相同。

具体来说，可以通过以下步骤进行操作：

1. 加载检查点文件中的参数。

import torch

checkpoint = torch.load('checkpoint.pth')

2. 查看检查点文件中的参数的形状。

for key, value in checkpoint.items():
    print(key, value.shape)

3. 手动调整检查点文件中的参数的形状，使其与当前模型的参数形状相同。

例如，对于 `net.conv_block1.conv_block.0.weight` 这个参数，可以尝试将其形状调整为 `[64, 3, 9, 9]`，可以通过以下代码实现：

checkpoint['net.conv_block1.conv_block.0.weight'] = checkpoint['net.conv_block1.conv_block.0.weight'].unsqueeze(0)
checkpoint['net.conv_block1.conv_block.0.weight'] = torch.nn.functional.interpolate(checkpoint['net.conv_block1.conv_block.0.weight'], scale_factor=(64/62, 1, 1, 1), mode='trilinear', align_corners=False)
checkpoint['net.conv_block1.conv_block.0.weight'] = checkpoint['net.conv_block1.conv_block.0.weight'].squeeze(0)

这里的思路是先在第 0 维上增加一个维度，然后通过插值方式将第 0 维的大小从 62 调整为 64，最后再将第 0 维去掉。对于其他参数，可以采用类似的方式进行调整。

4. 将调整后的参数加载到当前模型中，并进行测试。

from model import SuperResolutionModel

model = SuperResolutionModel()
model.load_state_dict(checkpoint)
# 进行测试