model.load_state_dict(weights_dict) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'load_state_dict'

这个错误说明了在你尝试加载模型权重时发生了问题。具体来说，'NoneType' object has no attribute 'load_state_dict' 表示你尝试对一个 None 类型的对象调用 load_state_dict 方法，导致出错。

这可能是因为你没有正确地初始化模型对象或者没有正确地加载权重字典。请确保模型对象已经被正确地实例化，并且权重字典也存在并且是有效的。

如果你能提供更多的代码细节和上下文信息，我可以帮你更好地理解问题并给出更具体的解决方案。

相关问题

model.load_state_dict(pretrained_dict.state_dict(),strict=False) AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'state_dict'

这个错误提示说明传入 `pretrained_dict` 的是一个元组（tuple）对象，而不是一个 PyTorch 的模型参数字典（state_dict）。因此，在调用 `.state_dict()` 方法时会出现错误。

请确认 `pretrained_dict` 是一个 PyTorch 模型的参数字典，或者是可以被转换成参数字典的对象。如果 `pretrained_dict` 是一个元组，你可以尝试将其转换成字典类型，例如：

pretrained_dict = {(k[7:]): v for k, v in pretrained_dict.items() if 'model.' in k}

这段代码会将元组中的每个项的键（key）的前缀 `model.` 去除，并且只保留包含该前缀的项。这样可以滤除一些无关的项，从而得到一个更加干净的参数字典。然后你可以将其传入 `load_state_dict()` 方法中。

weights_initialize = server.global_model.state_dict()，server.global_model.load_state_dict(weights_initialize)

这段代码是用来初始化参数并加载模型参数的。首先，将全局模型的参数状态字典存储在weights_initialize中。然后，使用load_state_dict方法将weights_initialize中的参数状态字典加载到全局模型中，实现参数的初始化和加载。这通常用于在训练模型之前对模型参数进行初始化，或者在训练过程中加载之前训练好的模型参数。