size mismatch for classifier.4.weight: copying a param with shape torch.size

出现“size mismatch for classifier.4.weight: copying a param with shape torch.size”错误通常是由于尝试复制参数时参数的形状不匹配引起的。

在深度学习中，神经网络的模型通常由多个层组成，每个层使用一些参数来进行训练和优化。当我们尝试复制参数时，要确保目标参数具有与源参数相同的形状，否则会出现“size mismatch”错误。

在这个错误消息中，是由于在尝试复制classifier.4.weight参数时，目标参数的形状与源参数不匹配。这可能是因为源参数的形状与目标参数的形状不一致，导致无法直接复制。

解决此问题的一种方法是通过调整目标参数的形状来与源参数相匹配。在PyTorch中，我们可以使用torch.view()函数更改张量的形状。通过调整目标参数的形状，使其与源参数具有相同的尺寸，就可以解决这个错误。

具体的调整方法可能因具体情况而异，但一般步骤是使用torch.view()函数调整目标参数的形状，使其与源参数具有相同的维度和元素个数。

总结：出现“size mismatch for classifier.4.weight: copying a param with shape torch.size”错误是因为参数的形状不匹配。通过调整目标参数的形状，使其与源参数具有相同的尺寸，可以解决这个问题。

相关问题

Error(s) in loading state_dict for MobileNetV2: size mismatch for classifier.1.weight: copying a param with shape torch.Size([1000, 1280]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4, 1280]). size mismatch for classifier.1.bias: copying a param with shape torch.Size([1000]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4]).

这个错误是由于加载的预训练模型的参数与当前模型的参数形状不匹配导致的。根据错误信息可以看出，加载的预训练模型中`classifier.1.weight`的形状是`torch.Size([1000, 1280])`，而当前模型中该参数的形状是`torch.Size([4, 1280])`。同样地，`classifier.1.bias`的形状也不匹配。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法之一：

1. 修改当前模型的`classifier`层，使其形状与预训练模型的形状相匹配。你可以使用`torch.nn.Linear`层替换`classifier.1`层，确保输入和输出的维度匹配。

2. 加载一个与当前模型结构匹配的预训练模型。如果你的当前模型中的`classifier`层与预训练模型中的`classifier`层形状不匹配，你可以选择一个与当前模型结构相同的预训练模型。

3. 如果你不需要使用预训练模型的`classifier`层，你可以在加载预训练模型时指定`exclude`参数来排除不需要的参数，只加载你需要的部分。

希望这些方法能帮助你解决问题。如果还有其他问题，请随时提问。

Error(s) in loading state_dict for LeNet: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([10, 1, 5, 5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6, 1, 5, 5]). size mismatch for conv1.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6]). size mismatch for conv2.weight: copying a param with shape torch.Size([20, 10, 5, 5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16, 6, 5, 5]). size mismatch for conv2.bias: copying a param with shape torch.Size([20]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16]). size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([50, 320]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([120, 256]). size mismatch for fc1.bias: copying a param with shape torch.Size([50]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([120]). size mismatch for fc2.weight: copying a param with shape torch.Size([10, 50]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([84, 120]). size mismatch for fc2.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([84]).

这个错误信息提示我们在加载预训练模型的权重时，发现模型中的部分参数形状与当前创建的模型不匹配，具体来说，就是：

- `conv1.weight`的形状应该为`(6, 1, 5, 5)`，但是预训练模型中的形状为`(10, 1, 5, 5)`；
- `conv1.bias`的形状应该为`(6,)`，但是预训练模型中的形状为`(10,)`；
- `conv2.weight`的形状应该为`(16, 6, 5, 5)`，但是预训练模型中的形状为`(20, 10, 5, 5)`；
- `conv2.bias`的形状应该为`(16,)`，但是预训练模型中的形状为`(20,)`；
- `fc1.weight`的形状应该为`(120, 256)`，但是预训练模型中的形状为`(50, 320)`；
- `fc1.bias`的形状应该为`(120,)`，但是预训练模型中的形状为`(50,)`；
- `fc2.weight`的形状应该为`(84, 120)`，但是预训练模型中的形状为`(10, 50)`；
- `fc2.bias`的形状应该为`(84,)`，但是预训练模型中的形状为`(10,)`。

这个问题通常是由于预训练模型的结构与当前创建的模型结构不一致导致的。解决方法是在当前模型中手动修改这些参数的形状，使其与预训练模型的结构一致。