Missing key(s) in state_dict: "ca.fc1.weight", "ca.fc2.weight".
时间: 2023-09-29 12:04:44 浏览: 73
这个错误通常发生在加载预训练的模型时,因为模型的state_dict中缺少了一些key。在这种情况下,你需要检查你的代码和模型是否正确匹配,确保使用的是正确的模型架构和参数。如果你是使用预训练模型,你需要确保你下载了正确的预训练模型权重,并且正确地加载了它们。如果你仍然遇到问题,你可以尝试重新训练模型或者尝试使用其他的预训练模型。
相关问题
Missing key(s) in state_dict: "conv1.weight" Unexpected key(s) in state_dict: "model.conv1.weight",
这个问题发生在使用预训练模型的时候,可能是因为预训练模型的权重参数的key与当前模型的权重参数的key不匹配所致。可以尝试使用模型的load_state_dict方法,将预训练模型的权重参数加载到当前模型中。在加载时需要使用字典类型的参数进行匹配。例如,如果预训练模型中的key为"model.conv1.weight",而当前模型中的key为"conv1.weight",可以通过以下代码进行加载:
```python
pretrained_dict = torch.load('pretrained_model.pth')
model_dict = model.state_dict()
# 将预训练模型的key中的"model."去掉
pretrained_dict = {k.replace("model.", ""): v for k, v in pretrained_dict.items()}
# 将预训练模型的参数加载到当前模型中
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)
```
这样就可以将预训练模型的权重参数加载到当前模型中了。
Missing key(s) in state_dict: "module.model.conv1.weight
这个错误通常是由于在使用`nn.DataParallel`进行多GPU训练时,模型参数被包装在了`DataParallel`中,加载模型时需要同时加载`DataParallel`中的参数。具体地,可以通过以下方式解决这个问题:
```python
from collections import OrderedDict
# 加载模型参数
checkpoint = torch.load(PATH)
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in checkpoint['state_dict'].items():
name = k[7:] # 去掉'module.'前缀
new_state_dict[name] = v
model.load_state_dict(new_state_dict)
```
这里,我们首先读取保存的模型参数文件,然后创建一个新的有序字典`new_state_dict`,将模型参数从`checkpoint['state_dict']`中取出,并将`'module.'`前缀去掉,然后存入新的有序字典中。最后,使用`model.load_state_dict()`载入新的模型参数。
这样做的目的是将`DataParallel`中的前缀去掉,使得模型参数与定义的模型架构对应,从而可以正确地加载模型参数。