File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/prune.py", line 15, in <module> fa1 = f1.load_state_dict(checkpoint['generator']) AttributeError: 'dict' object has no attribute 'load_state_dict'

这个错误是因为你在使用 PyTorch 加载模型时，尝试将一个字典对象传递给 `load_state_dict()` 方法。`load_state_dict()` 方法需要一个 `state_dict` 对象作为参数，而不是一个字典对象。

你可以通过将字典对象转换为 `state_dict` 对象来解决这个问题。可以使用 `torch.load()` 方法加载模型，该方法将返回一个 `state_dict` 对象。你可以像下面这样修改代码：

import torch

# 加载模型
checkpoint = torch.load('path/to/checkpoint.pth')

# 将字典对象转换为state_dict对象
generator_state_dict = checkpoint['generator']
discriminator_state_dict = checkpoint['discriminator']

# 加载state_dict对象
f1.load_state_dict(generator_state_dict)
f2.load_state_dict(discriminator_state_dict) 

这样就可以成功加载模型了。

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File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/prune.py", line 18, in <module> fa=checkpoint.load_state_dict(generator_state_dict) AttributeError: 'dict' object has no attribute 'load_state_dict'

这个错误是因为你尝试将 `checkpoint`（一个字典对象）调用 `load_state_dict()` 方法。但是 `load_state_dict()` 方法只能在 PyTorch 的模型对象上调用，而不能在字典对象上调用。

你需要将 `generator_state_dict`（也是一个字典对象）传递给模型对象的 `load_state_dict()` 方法。假设你的模型对象是 `fa`，你可以像下面这样修改代码：

import torch

# 加载模型
checkpoint = torch.load('path/to/checkpoint.pth')

# 将字典对象转换为state_dict对象
generator_state_dict = checkpoint['generator']

# 加载state_dict对象
fa.load_state_dict(generator_state_dict)

这样就可以将保存的模型参数加载到模型对象 `fa` 中了。

Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/prune.py", line 18, in <module> fa.load_state_dict(generator_state_dict) NameError: name 'fa' is not defined

这个错误是因为在调用 `fa.load_state_dict(generator_state_dict)` 时，Python 找不到名为 `fa` 的变量或对象。这很可能是因为你没有在代码中定义 `fa`。

如果你的模型对象是 `fa`，你需要确保在调用 `fa.load_state_dict()` 方法之前，已经定义了 `fa` 并将其实例化为相应的模型。

例如，如果你使用的是 `nn.Module` 类中的子类来定义你的模型，你需要在代码中创建一个模型实例，如下所示：

import torch.nn as nn

# 定义模型类
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 在这里定义模型的网络结构

# 创建模型实例
fa = MyModel()

# 加载模型参数
fa.load_state_dict(generator_state_dict)

请注意，在上面的代码中，`MyModel` 是一个继承自 `nn.Module` 的模型类，其中定义了模型的网络结构。然后，我们创建了一个 `MyModel` 类的实例，即 `fa`。最后，我们可以使用 `fa.load_state_dict()` 方法来加载模型参数。

如果你使用的是其他类型的模型类，请根据你的模型类定义方式，确保在调用 `load_state_dict()` 方法之前，已经创建了模型实例。