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。

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Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 47, in <module> models(input) TypeError: 'module' object is not callable

这个错误提示表明你在尝试调用 `models` 模块，但是这个模块本身并不是一个可调用对象。

如果你想要使用 `models` 模块中的某个模型，你需要首先创建一个模型实例，然后对这个模型实例进行调用。以下是一个使用 `resnet18` 模型进行图像分类的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 创建模型实例
model = models.resnet18()

# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load("resnet18.pth"))

# 切换为评估模式
model.eval()

# 加载图像
image = Image.open("image.jpg")

# 对图像进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])
input = transform(image).unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
output = model(input)

# 输出预测结果
print(output)

在这个示例中，我们首先创建了一个 `resnet18` 模型实例，并加载了预训练权重。然后，我们将模型切换为评估模式，并加载了一张图像。接下来，我们对图像进行了预处理，并将其作为输入传给模型进行预测。最后，我们输出了预测结果。

请注意，这里的 `models` 模块并没有被直接调用。我们只是从这个模块中导入了 `resnet18` 模型，并使用它创建了一个模型实例。

Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 43, in <module> models.eval() AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'eval'

这个错误是因为你使用了torchvision.models.eval()，而这个eval()函数是用于模型的评估的，而不是用于模型的加载。正确的使用方式是先加载模型，然后再用模型进行评估。你可以尝试修改代码，将torchvision.models.eval()替换为加载你所使用的模型的代码。例如：

import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()

其中，model.pth是你训练好的模型的保存路径，需要根据你的实际情况进行修改。