net = resnet50() TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'block'
时间: 2023-09-24 12:04:22 浏览: 39
这个错误是由于在创建 ResNet50 模型时缺少了一个必需的参数 'block' 导致的。在使用 ResNet50 模型时,需要指定所使用的基本块类型。你可以选择使用基本块类型为 "basic" 或 "bottleneck"。以下是一个正确创建 ResNet50 模型的示例代码:
```python
from torchvision.models import resnet50
net = resnet50(pretrained=True, progress=True)
```
在这个示例中,我们通过 `resnet50()` 函数创建了一个 ResNet50 模型,并指定了参数 `pretrained=True` 和 `progress=True`,表示使用预训练的权重和显示下载进度。你可以根据自己的需求选择是否使用这些参数。
相关问题
model = ResNet50(num_classes=args.num_classes).to(device) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: ResNet50.__init__() missing 1 required positional argument: 'Bottleneck'
这个错误提示表明在创建 ResNet50 模型时,缺少一个必需的位置参数“Bottleneck”。这是因为在实例化 ResNet50 模型时,需要指定使用的残差块类型。具体而言,ResNet50 中使用的是 Bottleneck 残差块。因此,需要在实例化 ResNet50 模型时传递 Bottleneck 类型。
您可以使用以下代码来实例化 ResNet50 模型:
```
import torchvision.models as models
class ResNet50(models.resnet.ResNet):
def __init__(self, num_classes):
super(ResNet50, self).__init__(
block=models.resnet.Bottleneck,
layers=[3, 4, 6, 3],
num_classes=num_classes
)
model = ResNet50(num_classes=args.num_classes).to(device)
```
在这里,我们继承了 torchvision.models.resnet.ResNet 类,并在构造函数中指定了 Bottleneck 残差块类型。同时,我们还使用了 3、4、6 和 3 个残差块的层数来构造 ResNet50 模型。最后,我们使用传递给脚本的 `num_classes` 参数来指定模型输出的类别数,并将模型移动到设备(例如 GPU)上进行加速。
TypeError: Module.load_state_dict() missing 1 required positional argument: 'state_dict'
这个错误是因为在调用`load_state_dict()`方法时缺少了一个必需的参数`state_dict`。`load_state_dict()`方法用于加载模型的状态字典,将保存的参数加载到模型中。正确的用法是将保存的状态字典作为参数传递给`load_state_dict()`方法。
以下是一个示例,展示了如何正确使用`load_state_dict()`方法:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 创建一个模型实例
model = models.resnet18()
# 加载保存的状态字典
state_dict = torch.load('model.pth')
# 将状态字典加载到模型中
model.load_state_dict(state_dict)
```
请确保`state_dict`是一个有效的状态字典,并且与模型的结构匹配。如果你想忽略一些不匹配的键,可以将`strict`参数设置为`False`,如下所示:
```python
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
```