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

unexpected key(s) in state_dict: "model".

"unexpected key(s) in state_dict: 'model'"是指在加载PyTorch模型参数时，在state_dict字典中发现了不匹配的键值对，其中“model”是一个未预期的键。这通常是由于加载模型时提供的state_dict与模型定义的结构不一致导致的。

要解决这个问题，我们可以采取以下步骤：

1. 确保模型定义和加载参数的方式保持一致。检查模型定义中是否使用了“model”作为模型类的属性或参数名称。如果是，我们应该在加载state_dict时使用相同的名称。

2. 检查模型定义是否包含了所有在state_dict中的键值对。可以通过打印模型定义中的state_dict.keys()和加载参数的state_dict.keys()进行比较。如果存在不匹配的键，则需要对模型定义进行相应的调整。

3. 检查模型定义与加载参数的版本是否一致。如果模型定义的结构发生了变化，例如添加或删除了某些层或参数，那么加载参数时会出现不匹配的键。在这种情况下，我们应该更新模型定义来与加载参数保持一致。

总结起来，当我们遇到“unexpected key(s) in state_dict: 'model'”的错误时，我们应该检查模型定义和加载参数的一致性，包括属性或参数名称、键值对的匹配以及模型版本的一致性，并相应地进行调整和更新。

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。