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。

相关问题

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Wav2vec2Model: size mismatch for decoder.model.0.weight: copying a param with shape torch.Size([256, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 512]). size mismatch for decoder.model.0.bias: copying a param with shape torch.Size([256]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128]). size mismatch for decoder.model.3.weight: copying a param with shape torch.Size([64, 256]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([7, 128]). size mismatch for decoder.model.3.bias: copying a param with shape torch.Size([64]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([7]).如何解决报错请举例

这个错误是由于在加载预训练模型的参数时，模型的某些层的维度和预训练模型的参数维度不匹配导致的。解决这个问题的方法是调整模型的参数维度，使其与预训练模型的参数维度相匹配。下面是一个简单的示例：

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.encoder = torch.nn.Linear(512, 256)
        self.decoder = torch.nn.Linear(256, 512)

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

model = MyModel()
pretrained_model = torch.load("pretrained_model.pth")

# 遍历预训练模型的参数，调整模型参数维度
for name, param in pretrained_model.items():
    if name.startswith("decoder"):
        if "weight" in name:
            param = param[:256, :]
        if "bias" in name:
            param = param[:256]
    model_dict = model.state_dict()
    model_dict[name].copy_(param)

# 在此处使用模型进行推理或训练

在上面的示例中，我们首先定义了一个自定义模型MyModel，其中包含一个512维的输入层和一个512维的输出层。然后我们加载了一个名为“pretrained_model.pth”的预训练模型，并遍历了其所有的参数。对于decoder层的参数，我们将其维度调整为与自定义模型相匹配。最后，我们使用调整后的模型进行推理或训练。

Error(s) in loading state_dict for LeNet: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([10, 1, 5, 5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6, 1, 5, 5]). size mismatch for conv1.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6]). size mismatch for conv2.weight: copying a param with shape torch.Size([20, 10, 5, 5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16, 6, 5, 5]). size mismatch for conv2.bias: copying a param with shape torch.Size([20]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16]). size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([50, 320]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([120, 256]). size mismatch for fc1.bias: copying a param with shape torch.Size([50]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([120]). size mismatch for fc2.weight: copying a param with shape torch.Size([10, 50]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([84, 120]). size mismatch for fc2.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([84]).

这个错误信息提示我们在加载预训练模型的权重时，发现模型中的部分参数形状与当前创建的模型不匹配，具体来说，就是：

- `conv1.weight`的形状应该为`(6, 1, 5, 5)`，但是预训练模型中的形状为`(10, 1, 5, 5)`；
- `conv1.bias`的形状应该为`(6,)`，但是预训练模型中的形状为`(10,)`；
- `conv2.weight`的形状应该为`(16, 6, 5, 5)`，但是预训练模型中的形状为`(20, 10, 5, 5)`；
- `conv2.bias`的形状应该为`(16,)`，但是预训练模型中的形状为`(20,)`；
- `fc1.weight`的形状应该为`(120, 256)`，但是预训练模型中的形状为`(50, 320)`；
- `fc1.bias`的形状应该为`(120,)`，但是预训练模型中的形状为`(50,)`；
- `fc2.weight`的形状应该为`(84, 120)`，但是预训练模型中的形状为`(10, 50)`；
- `fc2.bias`的形状应该为`(84,)`，但是预训练模型中的形状为`(10,)`。

这个问题通常是由于预训练模型的结构与当前创建的模型结构不一致导致的。解决方法是在当前模型中手动修改这些参数的形状，使其与预训练模型的结构一致。