size mismatch for model.fc.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([5]).

这个错误通常是由于加载的模型的结构与当前模型的结构不匹配导致的。在这种情况下，模型中的 `model.fc.bias` 的形状应为 `torch.Size([5])`，但是从检查点中加载的参数形状为 `torch.Size([10])`。

要解决这个问题，有几种可能的方法：

1. 检查模型定义和训练代码中是否存在任何更改模型结构的地方。确保模型结构与训练代码中的定义一致。

2. 如果你使用的是预训练模型，检查预训练模型的配置和加载代码是否正确。确保加载的预训练模型与当前模型的结构匹配。

3. 如果你想要加载预训练模型的一部分参数，而不是全部参数，可以使用 `strict=False` 参数来加载模型。例如：`model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'], strict=False)`。这将允许加载与当前模型结构不完全匹配的参数。

请注意，当使用 `strict=False` 时，确保已加载的参数与当前模型的结构相对应是很重要的。否则，可能会导致模型出现错误或不正确的行为。

希望这些解决方案能帮助你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。