raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for GLM130B:

时间: 2023-12-04 10:07:08 浏览: 174
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运行时的问题提示

这个错误通常出现在 PyTorch 模型加载的过程中，可能是由于模型文件损坏或者加载的模型和代码不兼容所导致的。建议你检查模型文件是否完整，或者尝试重新训练一个新的模型。如果问题仍然存在，可以尝试更新 PyTorch 版本或者检查代码与模型之间的兼容性。如果还有问题，可以提供更多的错误信息以便更好地帮助你解决问题。
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编译运行时错误信息(英汉对照)

error 1: Out of memory 内存溢出 error 2: Identifier expected 缺标识符 error 3: Unknown identifier 未定义的标识符 error 4: Duplicate identifier 重复定义的标识符 error 5: Syntax error 语法错误
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Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法

然而，在使用threading.Thread进行多线程编程时，可能会遇到RuntimeError: thread.__init__() not called这样的错误。这个错误通常意味着你没有正确地初始化threading.Thread的实例。 在标题和描述中提到的...

raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet:

RuntimeError是Python中的一种异常类型，表示运行时出现了错误。在这种情况下，可能是由于状态字典文件损坏或格式不正确导致的。解决此问题的方法可能包括重新下载状态字典文件，检查文件格式是否正确，或者检查代码...

Traceback (most recent call last): File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/test5.py", line 9, in <module> my_pred.predict_sentence("".join(sentence.split())) File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/medical_cws.py", line 105, in predict_sentence self.model.load_state_dict(torch.load(self.NEWPATH,map_location=self.device)) File "/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1667, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BERT_LSTM_CRF: Missing key(s) in state_dict: "word_embeds.embeddings.position_ids".

3. 如果模型的结构发生了变化，可以尝试使用 torch.nn.Module.load_state_dict() 方法的 strict=False 参数来加载状态字典，以允许不完全匹配。 请注意，这些解决方法可能需要根据你的具体情况进行调整。如果...

[ WARN:0@7.644] global C:\b\abs_d8ltn27ay8\croot\opencv-suite_1676452046667\work\modules\videoio\src\cap_gstreamer.cpp (862) cv::GStreamerCapture::isPipelinePlaying OpenCV | GStreamer warning: GStreamer: pipeline have not been created Traceback (most recent call last): File "D:\projectfiles\PycharmProj\wheal-condition-identify\src\predict.py", line 8, in <module> model.load_state_dict(torch.load("../models/0.9664634466171265.pth")) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2041, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: size mismatch for fc.weight: copying a param with shape torch.Size([20, 2048]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1000, 2048]). size mismatch for fc.bias: copying a param with shape torch.Size([20]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1000]).

根据错误提示，您的模型中的fc层的结构与加载的预训练模型的fc层结构不一致，导致无法加载预训练模型的参数。在这种情况下，需要修改您的模型的fc层结构，使其与预训练模型的fc层结构一致，或者重新训练一个与预训练...

Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm study\code collection\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test5_resnet\train.py", line 133, in <module> main() File "E:\pycharm study\code collection\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test5_resnet\train.py", line 66, in main net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu')) # 载入模型权重 File "E:\Anaconda3\envs\pytorch_envir\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1671, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: size mismatch for fc.weight: copying a param with shape torch.Size([5, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1000, 512]). size mismatch for fc.bias: copying a param with shape torch.Size([5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1000]). 进程已结束,退出代码1

这个错误是在载入预训练模型参数时出现的，提示说载入的模型参数与当前模型的形状不匹配。具体来说，当前模型中最后一层全连接层（fc）的输出维度是1000，而预训练模型的全连接层输出维度是5，所以无法直接载入。...
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