Missing key(s) in state_dict: "module.model.conv1.weight

这个错误通常是由于在使用`nn.DataParallel`进行多GPU训练时，模型参数被包装在了`DataParallel`中，加载模型时需要同时加载`DataParallel`中的参数。具体地，可以通过以下方式解决这个问题：

from collections import OrderedDict

# 加载模型参数
checkpoint = torch.load(PATH)
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in checkpoint['state_dict'].items():
    name = k[7:]  # 去掉'module.'前缀
    new_state_dict[name] = v
model.load_state_dict(new_state_dict)

这里，我们首先读取保存的模型参数文件，然后创建一个新的有序字典`new_state_dict`，将模型参数从`checkpoint['state_dict']`中取出，并将`'module.'`前缀去掉，然后存入新的有序字典中。最后，使用`model.load_state_dict()`载入新的模型参数。

这样做的目的是将`DataParallel`中的前缀去掉，使得模型参数与定义的模型架构对应，从而可以正确地加载模型参数。

相关问题

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。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel: Missing key(s) in state_dict: "module.backbone.conv1.weight",

这个异常意味着在加载模型参数的时候，发现了一个缺失的键 "module.backbone.conv1.weight"。这个键可能在模型的状态字典中不存在，或者在状态字典中的键名与模型中的键名不匹配。如果是后者，你需要手动修改状态字典中的键名，使其与模型中的键名一致。如果是前者，可能是由于状态字典文件被删除或者损坏，重新加载或者重新训练模型可能会解决此问题。