TypeError: load_state_dict() missing 1 required positional argument: 'state_dict'

这个错误提示表明在调用`load_state_dict()`函数时，缺少了一个必需的参数`state_dict`。这个函数用于将预训练模型的参数加载到当前模型中，`state_dict`参数是一个字典类型，包含了预训练模型的所有参数。可能的原因是你没有正确地传递`state_dict`参数，或者`state_dict`参数的格式不正确。你可以检查一下你的代码，确保`state_dict`参数被正确地传递，并且它的格式与当前模型的参数格式相匹配。

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TypeError: Module.load_state_dict() missing 1 required positional argument: 'state_dict'

这个错误是因为在调用`load_state_dict()`方法时缺少了一个必需的参数`state_dict`。`load_state_dict()`方法用于加载模型的状态字典，将保存的参数加载到模型中。正确的用法是将保存的状态字典作为参数传递给`load_state_dict()`方法。

以下是一个示例，展示了如何正确使用`load_state_dict()`方法：

import torch
import torchvision.models as models

# 创建一个模型实例
model = models.resnet18()

# 加载保存的状态字典
state_dict = torch.load('model.pth')

# 将状态字典加载到模型中
model.load_state_dict(state_dict)

请确保`state_dict`是一个有效的状态字典，并且与模型的结构匹配。如果你想忽略一些不匹配的键，可以将`strict`参数设置为`False`，如下所示：

model.load_state_dict(state_dict, strict=False)

TypeError: state_dict() missing 1 required positional argument: 'self'

这个错误通常是由于调用模型的`state_dict()`方法时，没有正确指定模型实例的原因。通常情况下，我们会这样定义模型实例：

model = MyModel()

然后在保存或加载模型时，我们会这样使用：

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

# 加载模型
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))

请注意，在加载模型时，我们首先需要创建一个新的模型实例，然后使用它的`load_state_dict()`方法来加载保存的模型权重。如果您仍然遇到问题，请检查您的代码是否正确地实例化了模型，并正确地调用了`load_state_dict()`方法。