RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Generator: size mismatch for d_up_conv_1.0.weight: copying a param with shape torch.Size([64, 32, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([64, 16, 3, 3]).

这个错误是由于你的模型的权重参数与你要加载的预训练模型的权重参数形状不匹配导致的。具体地，你的模型中的某个权重参数的形状是 [64, 16, 3, 3]，而你要加载的预训练模型中相应的权重参数的形状是 [64, 32, 3, 3]，两者不一致，无法直接拷贝。

你需要检查一下你的模型和预训练模型的网络结构是否一致，尤其是这个权重参数所在的层的结构是否一致。如果不一致，你需要修改你的模型的网络结构，使得它能够匹配预训练模型的网络结构。如果结构一致，但是形状不一致，你需要手动修改这个权重参数的形状，使得它能够匹配预训练模型的形状。

相关问题

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet: Unexpected key(s) in state_dict:

当出现"RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet: Unexpected key(s) in state_dict"错误时，这意味着在加载模型参数时，state_dict中的键与模型中的键不匹配。这可能是由于模型结构的更改或使用不同的模型架构导致的。为了解决这个问题，可以使用以下方法：

1.检查模型结构是否与保存的模型参数相同。如果模型结构已更改，则需要相应地更改保存的模型参数。

2.如果模型结构相同，则需要检查state_dict中的键和模型中的键是否匹配。可以使用以下代码检查它们：

   model = UNet()
   state_dict = torch.load(PATH)
   for k in state_dict.keys():
       if k not in model.state_dict().keys():
           print('Unexpected key in state_dict:', k)

3.如果发现不匹配的键，则需要将state_dict中的键重命名为模型中的键。可以使用以下代码实现：

   model = UNet()
   state_dict = torch.load(PATH)
   new_state_dict = {}
   for k, v in state_dict.items():
       name = k
       if k.startswith('module.'):
           name = k[7:]  # 去掉'module.'前缀
       new_state_dict[name] = v
   model.load_state_dict(new_state_dict)

以上是解决"RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet: Unexpected key(s) in state_dict"错误的方法。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for PrefixEncoder:

根据引用中的异常信息，`RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for PrefixEncoder`表示在加载`PrefixEncoder`的状态字典时发生了错误。具体错误是`size mismatch for encoder.src_word_emb.weight`，提示在当前模型中，`encoder.src_word_emb.weight`的形状是`torch.Size([412, 256])`，而在检查点中的形状是`torch.Size([603, 256])`。

这个错误的原因可能是因为你正在尝试加载一个检查点，但当前模型的某些参数的形状与检查点中的形状不匹配。这可能是由于模型定义或者训练过程中的更改导致的。

解决这个问题的方法可能有几种：
1) 检查你的模型定义，确保模型的各个参数的形状与检查点中的形状一致。
2) 可以尝试使用`model.load_state_dict(ckpt["model"], strict=False)`来加载状态字典，其中`strict=False`将忽略形状不匹配的参数。但需要注意的是，这可能会导致模型的一些参数丢失或者错误。

希望这些方法对解决你的问题有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38630358/12877726)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for FastSpeech2:](https://blog.csdn.net/fange86126/article/details/131301476)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]