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。

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RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for XceptionRGBD: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([32, 3, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([32, 4, 3, 3]).

这个错误的意思是，模型的 conv1.weight 参数的形状与预训练权重的形状不匹配。具体来说，预训练权重的形状是 [32, 3, 3, 3]，而模型的形状是 [32, 4, 3, 3]。这个问题可能是由于你的模型定义与预训练权重的定义不同导致的。你需要检查一下你的模型定义和预训练权重是否匹配，如果不匹配，你需要修改模型定义，使其与预训练权重的形状相匹配。另外，你可能需要重新训练模型，以使其在新的模型定义下获得更好的性能。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Xception: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([32, 3, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([32, 4, 3, 3]).

这个错误是因为在加载预训练模型时，模型中某个参数的形状与当前模型中的形状不匹配。在这个例子中，Xception模型的conv1层预训练模型的权重形状是[32, 3, 3, 3]，而当前模型中的形状是[32, 4, 3, 3]。这个问题可以通过在当前模型中手动修改该参数的形状来解决。具体来说，你需要在当前模型中找到conv1层的权重，然后将其形状改为[32, 3, 3, 3]。这个修改可以使用PyTorch的state_dict()函数来完成。