Unexpected key(s) in state_dict: "aux_classifier.0.weight", "aux_classifier.1.weight", "aux_classifier.1.bias", "aux_classifier.1.running_mean", "aux_classifier.1.running_var", "aux_classifier.1.num_batches_tracked", "aux_classifier.4.weight", "aux_classifier.4.bias".

这个错误通常是由于加载模型时使用了不匹配的权重或者加载了不完整的权重导致的。这些错误中的每一个键都表示模型中的一个参数或者缓冲区。

为了解决这个问题，你可以检查模型的定义与加载的权重是否匹配。确保模型定义中包含了与加载的权重相对应的参数和缓冲区。如果你的模型定义中没有这些参数，那么可能需要更新模型定义来匹配加载的权重。

另外，你也可以尝试使用`strict=False`参数来加载权重，这样可以忽略不匹配的键，但这可能会导致一些参数没有被正确加载，所以需要谨慎使用。

总之，你需要确保加载的权重与模型定义相匹配，才能避免这个错误。

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：

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。

Unexpected key(s) in state_dict: "classifier.add_block.0.weight", "classifier.add_block.0.bias", "classifier.add_block.1.weight", "classifier.add_block.1.bias", "classifier.add_block.1.running_mean", "classifier.add_block.1.running_var", "classifier.add_block.1.num_batches_tracked", "classifier.classifier.0.weight", "classifier.classifier.0.bias".

这个错误通常表示你正在尝试加载一个模型权重到一个不匹配的模型中。这可能是因为你正在尝试加载的模型和你当前使用的模型有很大的区别，例如改变了网络结构或者层数等。你可以检查一下你的模型结构和加载的权重是否一致，或者尝试重新训练模型以匹配加载的权重。另外，你也可以尝试修改加载权重的代码，只加载你需要的权重。