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]).

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：

   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：

   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 YoloBody: Unexpected key(s) in state_dict:

这个错误通常是由于加载模型时，模型的state_dict与当前模型的结构不匹配导致的。state_dict是一个字典对象，它将每个模型参数映射到其对应的张量。当加载模型时，PyTorch会检查state_dict中的键是否与当前模型的键匹配。

出现"Unexpected key(s) in state_dict"的错误意味着state_dict中存在一些键，在当前模型中找不到对应的参数。这可能是由于以下原因导致的：

1. 模型结构发生了变化：如果你在加载模型之前对模型进行了修改，例如添加或删除了一些层，那么加载时就会出现这个错误。

2. 模型权重文件不匹配：如果你使用的权重文件是从另一个模型中保存的，而不是当前模型的权重文件，那么加载时就会出现这个错误。

解决这个问题的方法通常有两种：

1. 修改模型结构：如果你确定模型结构发生了变化，你可以通过修改模型代码来适应state_dict的加载。你可以添加或删除相应的层，以使模型结构与state_dict匹配。

2. 加载部分权重：如果你只需要加载部分权重，而不是全部权重，你可以使用`torch.load()`函数的`map_location`参数来指定加载权重时的设备，并使用`strict=False`参数来忽略不匹配的键。