size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_cls.weight: copying a param with shape torch.Size([2, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([81, 1024]).

A: 这种错误通常是由于模型结构定义中的尺寸与预训练模型中的尺寸不匹配所致。尝试重新定义模型结构，以确保尺寸匹配。如果您已经更改了模型结构，那么您可能需要重新训练模型，或者使用相同尺寸的预训练模型来避免此类问题。

相关问题

size mismatch for cls_conv.weight: copying a param with shape torch.Size([21, 256, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([3, 256, 1, 1]). size mismatch for cls_conv.bias: copying a param with shape torch.Size([21]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([3]).

这个错误是因为您正在尝试加载一个预训练模型，但是模型的结构与预训练模型的结构不匹配。

错误信息中显示了两个不匹配的参数：`cls_conv.weight` 和 `cls_conv.bias`。预训练模型中这些参数的形状为 `[21, 256, 1, 1]` 和 `[21]`，而当前模型中的形状为 `[3, 256, 1, 1]` 和 `[3]`。

解决这个问题的一种方法是修改当前模型的结构，使其与预训练模型的结构保持一致。您可以根据实际情况调整模型的层数或参数数量，或者使用其他方法进行适配。

另外，如果您不需要使用预训练模型的权重，您也可以尝试重新训练模型，或者使用其他适合您任务的预训练模型。

希望对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

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。