missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path), strict=False)

这段代码使用 PyTorch 中的 `load_state_dict` 方法来加载预训练模型的权重。该方法会从指定的文件路径 `model_weight_path` 中加载权重，并将其存储到当前模型中。

如果 `strict` 参数设置为 True，则会检查预训练模型的权重是否与当前模型的结构完全匹配，如果不匹配则会报错。如果设置为 False，则允许部分权重不匹配，但是会打印出 `missing_keys` 和 `unexpected_keys` 两个列表，用于提示哪些权重缺失或是哪些权重在当前模型中没有对应项。

注意，如果当前模型的结构与预训练模型的结构不同，那么即使 `strict` 参数设置为 False，也会出现报错的情况。因此，在使用 `load_state_dict` 方法时，需要确保当前模型与预训练模型具有相同的结构。

相关问题

model_weight_path = "./resnet50-pre.pth"#训练文件 missing_keys, unexpected_keys = net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path), strict=False)

这段代码用于加载ResNet-50模型预训练好的权重参数。在深度学习中，通常需要使用大量的数据进行模型训练，训练完成后可以得到模型的权重参数。这些参数可以被保存下来，以便在需要的时候重新加载到模型中，从而避免重新训练模型。

在这里，我们使用torch.load函数从文件路径model_weight_path中加载预训练好的权重参数，并通过调用net.load_state_dict函数将参数加载到模型中。同时，由于可能存在一些参数名称不匹配的情况，我们通过设置strict=False来允许部分参数不匹配的情况。完成参数加载后，函数会返回两个列表missing_keys和unexpected_keys，分别表示在加载过程中缺失的参数和多余的参数。

model.load_state_dict(torch.load())报错 missing keys in state_dict, unexpected keys in state_dict

这个报错通常出现在加载模型参数时，指示加载的状态字典中缺少一些键，或者有一些意外的键。这可能是由于模型的结构发生了变化，或者加载的状态字典与当前模型不兼容引起的。

要解决这个问题，有几种可能的方法：

1. 确保你正在加载的状态字典与当前模型的结构匹配。可以通过检查模型的`state_dict()`方法的输出和加载的状态字典的键来进行比较。

2. 如果模型的结构发生了变化，你可以尝试通过删除或重命名不匹配的键来解决问题。可以使用`model.load_state_dict()`方法的`strict`参数设置为`False`，这样它将忽略不匹配的键。

3. 如果你只想加载部分预训练的参数，可以使用`strict=False`和`partial=True`参数来加载状态字典。这将允许你只加载匹配的键，并忽略不匹配的键。

总之，你需要确保加载的状态字典与当前模型的结构匹配，或者使用适当的参数来处理不匹配的情况。