Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\4.py", line 75, in <module> model.load_state_dict(torch.load(r"D:\pythonProject1\epoch50.pkl")) File "D:\ana\envs\pypytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2041, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Network_bn: size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([5, 21168]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4, 21168]). size mismatch for fc1.bias: copying a param with shape torch.Size([5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4]).

这个错误提示表明在加载模型的状态字典时发生了大小不匹配的错误。具体来说，`fc1.weight` 的形状在当前模型中是 `[4, 21168]`，而从检查点中加载的参数形状是 `[5, 21168]`。类似地，`fc1.bias` 的形状在当前模型中是 `[4]`，而从检查点中加载的参数形状是 `[5]`。

这种错误通常发生在模型结构或模型参数发生变化的情况下。要解决这个问题，你可以考虑以下几个步骤：

1. 检查模型定义部分，确保与加载的检查点文件中的模型结构相匹配。
2. 如果你改变了模型结构，你需要调整加载模型参数的代码，以适应新的模型结构。
3. 如果你只是想加载模型权重而不考虑模型结构的变化，可以尝试使用 `torch.load(..., map_location='cpu')` 加载检查点文件，并将参数复制到当前模型中的相应位置。

希望这些提示能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。