File "F:/Swins-Transformer/Swin-Transformer-3/pytorch_classification/swin_transformer/train.py", line 254, in <module> main(opt) File "F:/Swins-Transformer/Swin-Transformer-3/pytorch_classification/swin_transformer/train.py", line 106, in main weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 加载模型的预训练权重 KeyError: 'model'怎么解决

这个错误通常是因为你尝试从一个不包含 "model" 键的字典中加载模型权重，而 "model" 键是在保存模型权重时使用的键。你需要检查你的模型权重文件，确保它是正确保存的，并且包含 "model" 键。

如果你确定你的模型权重文件是正确的，那么你可以尝试使用其他键来加载模型权重。例如，如果你的权重文件中使用了 "state_dict" 键，则可以使用以下代码加载模型权重：

weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["state_dict"]
model.load_state_dict(weights_dict)

这将加载模型权重，并将它们加载到你的模型中。

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File "F:\Swins-Transformer\Swin-Transformer-3\pytorch_classification\swin_transformer\HAT.py", line 993, in forward x = self.conv_first(x) File "F:\ana\a1\envs\xutorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "F:\ana\a1\envs\xutorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 457, in forward return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias) File "F:\ana\a1\envs\xutorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 453, in _conv_forward return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same怎么解决

这个错误提示是由于输入`x`是`torch.cuda.FloatTensor`类型，而卷积层`self.conv_first`的权重参数是`torch.FloatTensor`类型，两者类型不匹配导致的。

解决方法是将输入`x`的类型转换为`torch.FloatTensor`或将卷积层的权重参数转换为`torch.cuda.FloatTensor`类型。具体方法如下：

1. 将输入`x`的类型转换为`torch.FloatTensor`类型：

在传入`x`之前，可以使用`x = x.float()`将其转换为`float`类型。

2. 将卷积层的权重参数转换为`torch.cuda.FloatTensor`类型：

在卷积层初始化时，可以使用`self.conv_first = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding, bias=False).cuda()`将其转换为`cuda`类型。

注意：如果使用第二种方法，需要确保在使用`cuda()`转换之前，模型和数据都已经被移动到GPU上。