Unexpected key(s) in state_dict: "epoch", "generator", "discriminator", "optimizer_g".

这个错误是由于在加载模型参数时，发现了一些在模型参数字典中未定义的键，这些键可能是在保存模型参数时额外添加的其他信息。如果你确定这些键不会影响到模型的加载和使用，可以尝试在加载模型参数时忽略这些键。你可以使用 `strict=False` 参数来忽略这些错误，如下所示：

model.load_state_dict(torch.load(PATH), strict=False)

如果你需要对这些额外的键进行处理，你可以先加载模型参数字典，然后再手动将这些键删除或更新为模型定义的值。

相关问题

Missing key(s) in state_dict: "conv1.weight" Unexpected key(s) in state_dict: "model.conv1.weight",

这个问题发生在使用预训练模型的时候，可能是因为预训练模型的权重参数的key与当前模型的权重参数的key不匹配所致。可以尝试使用模型的load_state_dict方法，将预训练模型的权重参数加载到当前模型中。在加载时需要使用字典类型的参数进行匹配。例如，如果预训练模型中的key为"model.conv1.weight"，而当前模型中的key为"conv1.weight"，可以通过以下代码进行加载：

pretrained_dict = torch.load('pretrained_model.pth')
model_dict = model.state_dict()

# 将预训练模型的key中的"model."去掉
pretrained_dict = {k.replace("model.", ""): v for k, v in pretrained_dict.items()}

# 将预训练模型的参数加载到当前模型中
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)

这样就可以将预训练模型的权重参数加载到当前模型中了。

The model and loaded state dict do not match exactly unexpected key in source state_dict: data_preprocessor.mean, data_preprocessor.std

当你尝试通过本地后端加载模型时，遇到了与源状态字典不匹配的错误，特别是关于"data_preprocessor.mean"和"data_preprocessor.std"这两个键。这意味着你试图加载的检查点（`rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth`）可能是在旧版本的MMDetection框架下创建的，而你现在使用的环境可能已经有了不同的结构，比如移除了预处理器相关的mean和std属性。

为了解决这个问题，你需要确保你正在加载的模型和当前代码库的架构兼容。以下是一些可能的解决方案：

1. **升级MMDetection**:
检查是否有新版本的MMDetection可以匹配你加载的模型。如果有的话，更新到相应版本并重新训练或导出检查点。

2. **调整加载代码**:
如果不能升级框架，你可能需要手动从源状态字典中移除这些键，或者修改加载代码以忽略它们。例如，你可以使用`strict=False`参数来尝试载入，虽然这不是最佳实践，但可以在临时解决问题：

   checkpoint = torch.load('path_to_checkpoint', map_location='cpu', strict=False)

3. **直接加载核心模型**:
可能只关心特定部分的模型，如backbone或其他模块，而不包括预处理层。在这种情况下，你可以只加载那些不会冲突的部分。

请注意，始终要确保模型结构的兼容性，避免在运行时出现问题。如果不确定如何操作，最好查阅官方文档或联系社区支持。