"head.bias". Unexpected key(s) in state_dict: "module.head.bias",

对于模型的状态字典（state_dict），键“head.bias”与键“module.head.bias”不匹配。这个错误通常发生在加载模型时，模型的结构与状态字典的键不匹配。你可以尝试使用`model.load_state_dict(state_dict, strict=False)`来忽略不匹配的键，或者确保状态字典中的键与模型结构中的键完全匹配。

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。