RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Tacotron: size mismatch for encoder_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([128, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 1024]). size mismatch for decoder.attn_rnn.weight_ih: copying a param with shape torch.Size([384, 768]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([384, 1280]). size mismatch for decoder.rnn_input.weight: copying a param with shape torch.Size([1024, 640]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1024, 1152]). size mismatch for decoder.stop_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([1, 1536]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1, 2048]).

时间: 2023-02-09 10:19:22 浏览: 368
这个错误表明在加载模型参数时发生了问题。具体来说,在尝试将参数从检查点加载到当前模型时,发现了形状不匹配的问题。在这种情况下,参数的大小在检查点和当前模型中不同。需要修复代码或检查点来解决这个问题。
相关问题

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet: Unexpected key(s) in state_dict:

当出现"RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet: Unexpected key(s) in state_dict"错误时,这意味着在加载模型参数时,state_dict中的键与模型中的键不匹配。这可能是由于模型结构的更改或使用不同的模型架构导致的。为了解决这个问题,可以使用以下方法: 1.检查模型结构是否与保存的模型参数相同。如果模型结构已更改,则需要相应地更改保存的模型参数。 2.如果模型结构相同,则需要检查state_dict中的键和模型中的键是否匹配。可以使用以下代码检查它们: ```python model = UNet() state_dict = torch.load(PATH) for k in state_dict.keys(): if k not in model.state_dict().keys(): print('Unexpected key in state_dict:', k) ``` 3.如果发现不匹配的键,则需要将state_dict中的键重命名为模型中的键。可以使用以下代码实现: ```python model = UNet() state_dict = torch.load(PATH) new_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): name = k if k.startswith('module.'): name = k[7:] # 去掉'module.'前缀 new_state_dict[name] = v model.load_state_dict(new_state_dict) ``` 以上是解决"RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet: Unexpected key(s) in state_dict"错误的方法。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for PrefixEncoder:

根据引用中的异常信息,`RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for PrefixEncoder`表示在加载`PrefixEncoder`的状态字典时发生了错误。具体错误是`size mismatch for encoder.src_word_emb.weight`,提示在当前模型中,`encoder.src_word_emb.weight`的形状是`torch.Size([412, 256])`,而在检查点中的形状是`torch.Size([603, 256])`。 这个错误的原因可能是因为你正在尝试加载一个检查点,但当前模型的某些参数的形状与检查点中的形状不匹配。这可能是由于模型定义或者训练过程中的更改导致的。 解决这个问题的方法可能有几种: 1) 检查你的模型定义,确保模型的各个参数的形状与检查点中的形状一致。 2) 可以尝试使用`model.load_state_dict(ckpt["model"], strict=False)`来加载状态字典,其中`strict=False`将忽略形状不匹配的参数。但需要注意的是,这可能会导致模型的一些参数丢失或者错误。 希望这些方法对解决你的问题有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38630358/12877726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for FastSpeech2:](https://blog.csdn.net/fange86126/article/details/131301476)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

相关推荐

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for HighResolutionNet是一个运行时错误,它表示在加载HighResolutionNet模型的状态字典时发生了错误。 根据提供的引用和中的代码,这个错误可能是由于载入模型时缺少关键字导致的。载入模型的代码应该是这样的:model = HighResolutionNet() model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location='cpu')) 要解决这个错误,你可以检查一下模型的状态字典文件是否存在,并确认文件路径是否正确。另外,你还可以尝试使用相同的模型构建方式,并确保模型结构和状态字典的键值对应。如果模型结构有所修改,你可能需要手动调整状态字典的加载方式,以适应新的模型结构。 总结一下,要解决RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for HighResolutionNet错误,你可以检查以下几点: 1. 确认模型的状态字典文件存在,并确认文件路径是否正确。 2. 确认模型的结构和状态字典的键值对应。 3. 如果模型结构有修改,需要手动调整状态字典的加载方式。 希望以上信息能够帮助你解决这个问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [2023-7-24-RuntimeError Error(s) in loading state_dict for HighResolutionNet Missing key(s)](https://blog.csdn.net/SL1029_/article/details/131893238)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
引用\[1\]:报错内容显示在加载FAST_LCF_ATEPC模型的state_dict时出现了异常,其中有一些意外的键。这意味着模型的state_dict中包含了一些在模型定义中未定义的键。引用\[2\]:报错内容显示在加载ResNet模型的state_dict时出现了异常,缺少了一些在state_dict中的键。这意味着模型的state_dict中缺少了一些在模型定义中定义的键。引用\[3\]:报错内容显示在尝试在CUDA设备上反序列化对象时出现了异常,但torch.cuda.is_available()返回False。这意味着你正在运行在一个只有CPU的机器上,需要使用torch.load函数并设置map_location=torch.device('cpu')来将存储映射到CPU上。 问题:在加载FAST_LCF_ATEPC模型的state_dict时出现了异常,有意外的键。如何解决这个问题? 回答: 这个问题的原因是模型的state_dict中包含了一些在模型定义中未定义的键。为了解决这个问题,你可以尝试使用strict=False参数来加载state_dict,这样就可以忽略掉意外的键。另外,你也可以检查模型定义和state_dict中的键是否匹配,确保它们一致。 #### 引用[.reference_title] - *1* [load_state_dict报错: Error(s) in loading state_dict for XXX: Missing keys(s) in state_dict: ....](https://blog.csdn.net/gray___/article/details/123400407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [解决RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: Missing key(s) in state_dict: “conv1.0...](https://blog.csdn.net/qq_39691492/article/details/125675091)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

最新推荐

【图像加密解密】基于matlab GUI 图像加密和解密(图像相关性分析)【含Matlab源码 2685期】.mp4

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

定制linux内核(linux2.6.32)汇编.pdf

定制linux内核(linux2.6.32)汇编.pdf

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

图像处理进阶:基于角点的特征匹配

# 1. 图像处理简介 ## 1.1 图像处理概述 图像处理是指利用计算机对图像进行获取、存储、传输、显示和图像信息的自动化获取和处理技术。图像处理的主要任务包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割、目标识别与提取等。 ## 1.2 图像处理的应用领域 图像处理广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、安检领域、工业自动化、计算机视觉、数字图书馆、人脸识别、动作捕捉等多个领域。 ## 1.3 图像处理的基本原理 图像处理的基本原理包括数字图像的表示方式、基本的图像处理操作(如灰度变换、空间滤波、频域滤波)、图像分割、特征提取和特征匹配等。图像处理涉及到信号与系统、数字

Cannot resolve class android.support.constraint.ConstraintLayout

如果您在Android Studio中遇到`Cannot resolve class android.support.constraint.ConstraintLayout`的错误,请尝试以下解决方案: 1. 确认您的项目中是否添加了ConstraintLayout库依赖。如果没有,请在您的build.gradle文件中添加以下依赖: ```groovy dependencies { implementation 'com.android.support.constraint:constraint-layout:<version>' } ``` 其中`<version>`为您想要

Solaris常用命令_多路径配置.doc

Solaris常用命令_多路径配置.doc

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

Apache HTTP Server动静资源分离下的Nginx对比分析

# 1. 引言 ## 1.1 背景介绍 在Web服务器领域,Apache HTTP Server(简称Apache)一直是广泛应用的开源软件之一,提供了稳定、可靠的服务。随着网络技术的不断发展,网站对于动态和静态资源的需求也越来越复杂。为了更好地提升网站的性能和效率,动静资源分离成为了一个重要的优化方向。而在动静资源分离方面,Nginx作为备受关注的替代品备受瞩目。 ## 1.2 目的和意义 本文旨在探讨Apache HTTP Server和Nginx在动静资源分离方面的特点及优势,通过对比它们在性能、效率和安全性方面的表现,帮助读者更好地了解如何在实际应用中选择合适的服务器软件。

Html css JS promise await 形式 实现红绿灯变化

好的,我了解你的问题。这里我将使用HTML、CSS和JavaScript语言来实现红绿灯的promise和await实现。 首先,我们需要定义一个HTML页面,包含一个div元素和三个button元素。这个div元素用来模拟红绿灯,三个button元素用来控制红绿灯的变化。 ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>红绿灯</title> <style> #light { width: 100px; height: 100px; border

LOGO语言辅导.ppt

LOGO语言辅导.ppt