如何查看.pth文件期望的state_dict格式

可以使用以下代码查看.pth文件中的state_dict格式：

import torch

model = YourModel()  # 声明模型
state_dict = torch.load('path/to/your/model.pth')  # 加载.pth文件中的state_dict
model.load_state_dict(state_dict)  # 加载state_dict到模型中

print(model.state_dict().keys())  # 打印模型中所有的state_dict键值

这样就能够查看.pth文件期望的state_dict格式。如果你需要重新训练模型，可以参考这些键值来设计你的模型。

相关问题

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

根据你提供的完整代码，错误信息可能是在以下部分出现问题：

for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader):
    # ...
    tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))
    outputs = model(inputs, tgt_in)
    # ...

你在每次循环中都使用 `torch.rand` 函数生成了一个形状为 `(Batch_size, 1, 3)` 的随机张量 `tgt_in`，然后将其作为模型的输入之一。然而，这个随机张量的维度不匹配模型的期望输入维度。

为了解决这个问题，你可以将 `tgt_in` 的维度调整为与模型期望的维度相匹配。根据你之前提供的信息，`n_decoder_inputs` 是模型期望的输入维度，因此可以使用 `torch.rand` 生成一个形状为 `(Batch_size, n_decoder_inputs, Sequence_length)` 的随机张量。根据你的代码，`n_decoder_inputs` 和 `Sequence_length` 都是 3，所以你可以将以下行：

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))

更改为：

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 3, 1))

这样，`tgt_in` 的维度就与模型的期望输入维度匹配了。请尝试进行这个修改并重新运行代码，看看是否能够解决错误。

我使用原版的edgeconnect 的InpaintGenerator生成器模型和Inpaint_model.pth的预训练模型为什么还会出现：RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for InpaintGenerator: Missing key(s) in state_dict: "conv1.weight", "conv1.bias", "conv2.weight", "conv2.bias", "conv3.weight", "conv3.bias", "conv4.weight", "conv4.bias", "conv5.weight", "conv5.bias", "conv6.weight", "conv6.bias", "conv7.weight", "conv7.bias", "conv8.weight", "conv8.bias", "convT1.weight", "convT1.bias", "convT2.weight", "convT2.bias", "convT3.weight", "convT3.bias", "convT4.weight", "convT4.bias", "convT5.weight", "convT5.bias", "convT6.weight", "convT6.bias", "convT7.weight", "convT7.bias", "convT8.weight", "convT8.bias". Unexpected key(s) in state_dict: "iteration", "generator".

这个错误提示表明预训练模型的state_dict中缺少了一些key，同时还有一些意外的key。可能是由于你使用的模型版本不同，或者在训练过程中发生了一些意外情况导致的。

你可以尝试重新下载和使用与你的代码版本匹配的预训练模型，或者使用其他的预训练模型进行替换。同时，你也可以查看模型的代码以了解它所期望的state_dict格式，以及如何在训练过程中保存和加载模型的state_dict。