print("结果是:" + " " + label_dict[target_index]) KeyError: 778
时间: 2024-05-22 15:11:43 浏览: 9
这个错误是由于 `target_index` 的值在 `label_dict` 中不存在导致的。你需要确认一下 `target_index` 的值是否正确,以及 `label_dict` 中是否包含这个值对应的键。你可以先打印一下 `target_index` 的值,然后检查一下 `label_dict` 中是否包含这个值对应的键。如果没有对应的键,你需要添加一个新的键值对。如果 `target_index` 的值不正确,你需要检查一下代码中与它相关的部分,找出错误所在。
相关问题
def print_score_dict(score_dict): for key in score_dict: print(str(key) + ': ' + str(score_dict[key]))
这段代码定义了一个函数 `print_score_dict`,它接受一个参数 `score_dict`,该参数是一个字典类型。函数的作用是打印出字典中每个键值对的键和值。具体实现是通过 for 循环遍历字典中的每个键,然后使用字符串拼接的方式将键和对应的值打印出来。函数的输出结果类似于下面这样:
```
key1: value1
key2: value2
key3: value3
```
其中,`key1`、`key2`、`key3`是字典中的三个键,`value1`、`value2`、`value3`则是它们对应的值。
加载模型时报错KeyError: 'state_dict_best'
根据提供的引用内容,报错信息是"KeyError: 'state_dict_best'"。根据引用\[1\]和引用\[3\]的代码片段,可以看出在加载模型时出现了键错误。这可能是由于加载的权重文件中缺少了名为"state_dict_best"的键。为了解决这个问题,可以尝试以下几种方法:
1. 检查权重文件:确保权重文件中存在名为"state_dict_best"的键。如果不存在,可能需要重新下载或获取正确的权重文件。
2. 修改加载代码:根据引用\[2\]的代码片段,可以尝试修改加载模型的代码,使用正确的键来加载权重文件。例如,使用`torch.load("densenet169_rnn_fold_1_model_best_f1.pth.tar")\['state_dict'\]`来替换`torch.load("densenet169_rnn_fold_1_model_best_f1.pth.tar")\['state_dict_best'\]`。
3. 使用strict=False参数:根据引用\[3\]的代码片段,可以尝试在加载模型时使用`strict=False`参数,以允许加载过程中出现未知键的情况。例如,使用`model.load_state_dict(torch.load(weights, map_location=device)\['model'\], strict=False)`来替换`model.load_state_dict(torch.load(weights, map_location=device)\['model'\], strict=True)`。
请根据具体情况选择适合的解决方法来解决报错问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Missing key(s) in state_dict | unexpected_keys | 模型加载 [torch.load] 报错【解决方案】](https://blog.csdn.net/sinat_28442665/article/details/120451762)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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