TypeError: Expected state_dict to be dict-like, got <class 'model_se.MobileViT'>.

这个错误通常是因为传入的参数类型不正确导致的。具体来说，这个错误提示表明你传入了一个不是字典类型的参数给了函数，但是函数期望的参数类型应该是字典类型的。

根据你提供的错误信息来看，你可能在使用 PyTorch 中的某个函数，尝试将一个 `model_se.MobileViT` 类型的对象传递给了这个函数，但是这个函数期望的参数类型是字典类型。因此，你需要将 `model_se.MobileViT` 类型的对象转换为字典类型，或者修改你的代码来使用正确的参数类型。具体如何修改代码取决于你使用的是哪个函数以及你的具体需求。

相关问题

TypeError: Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.

这个错误通常是由于加载模型时出现问题导致的。错误信息中的"TypeError: Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>"表明期望的state_dict是类似字典的数据类型，但实际上传入的是一个方法（method）类型的对象。

要解决这个问题，你可以检查以下几个方面：
1. 确保你正在加载正确的模型文件。检查模型文件的路径是否正确，并确保文件存在。
2. 确保你使用的加载方法正确。根据你提供的引用内容，你可能需要使用`torch.load()`方法来加载模型文件，并使用`load_state_dict()`方法将加载的state_dict应用到模型中。
3. 检查你的模型定义和加载的state_dict是否匹配。确保你的模型定义和加载的state_dict具有相同的结构和参数名称。

如果你已经检查了以上几个方面，但问题仍然存在，你可以尝试以下方法：
1. 检查你使用的PyTorch版本是否与代码兼容。有时，不同版本的PyTorch可能会导致加载模型时出现兼容性问题。尝试升级或降级PyTorch版本，以确保与你的代码兼容。
2. 检查你的代码中是否有其他地方导致了这个错误。有时，这个错误可能是由于其他部分的代码问题导致的。仔细检查你的代码，特别是与模型加载和使用相关的部分。

希望这些信息对你有帮助！如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我们能够更好地帮助你解决问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度学习代码报错修改】跑图像翻译（image-to-image translation）的代码【SPMPGAN】中遇到的问题总结](https://blog.csdn.net/qq_45726976/article/details/129230557)[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]
[ .reference_list ]

raise TypeError("Expected state_dict to be dict-like, got {}.".format(type(state_dict))) TypeError: Expected state_dict to be dict-like, got <class 'maddpg.TwoLayerFC'>.怎么解决

这个错误是因为你传递给 PyTorch 的 `load_state_dict` 函数的参数类型不正确，应该传递一个字典类型的参数，而你传递的是一个 `TwoLayerFC` 类型的参数。

解决方法是将 `TwoLayerFC` 类型的参数转换为字典类型的参数，具体方法如下：

1. 在定义 `TwoLayerFC` 类的代码中添加一个 `state_dict()` 方法，该方法返回一个字典类型的参数，包含模型的所有状态值。

2. 在调用 `load_state_dict` 函数时，传递 `TwoLayerFC` 类型的参数的 `state_dict()` 方法的返回值，而不是直接传递 `TwoLayerFC` 类型的参数。

下面是一个示例代码：

class TwoLayerFC(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim):
        super(TwoLayerFC, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x
    
    def state_dict(self):
        return {'fc1.weight': self.fc1.weight, 'fc1.bias': self.fc1.bias,
                'fc2.weight': self.fc2.weight, 'fc2.bias': self.fc2.bias}

model = TwoLayerFC(input_dim, output_dim, hidden_dim)
state_dict = torch.load(model_path)
model.load_state_dict(state_dict())

在上面的代码中，我们添加了一个 `state_dict()` 方法，它返回一个字典类型的参数，包含模型的所有状态值。然后，我们使用 `torch.load` 函数加载模型的参数，并使用 `load_state_dict` 函数加载模型的参数。注意，我们传递的是 `model.load_state_dict(state_dict())`，而不是 `model.load_state_dict(state_dict)`，因为 `state_dict()` 返回的是一个字典类型的参数。