Unexpected key(s) in state_dict: "classifier.add_block.0.weight", "classifier.add_block.0.bias", "classifier.add_block.1.weight", "classifier.add_block.1.bias", "classifier.add_block.1.running_mean", "classifier.add_block.1.running_var", "classifier.add_block.1.num_batches_tracked", "classifier.classifier.0.weight", "classifier.classifier.0.bias".

这个错误通常表示你正在尝试加载一个模型权重到一个不匹配的模型中。这可能是因为你正在尝试加载的模型和你当前使用的模型有很大的区别，例如改变了网络结构或者层数等。你可以检查一下你的模型结构和加载的权重是否一致，或者尝试重新训练模型以匹配加载的权重。另外，你也可以尝试修改加载权重的代码，只加载你需要的权重。

相关问题

在对resnet的pt文件转onnx时，遇到这个报错Unexpected key(s) in state_dict: "classifier.add_block.0.weight", "classifier.add_block.0.bias"

这个错误通常是因为你正在尝试将PyTorch的ResNet模型转换为ONNX格式时，模型的结构与你当前定义的转换脚本不匹配。具体地说，这个错误表明在模型的参数中出现了意外的键。

解决这个问题的方法是检查你的转换脚本和模型定义，确保它们与你正在使用的ResNet模型相匹配。你需要确保模型的所有层和参数都被正确地定义，并且在转换过程中不会被忽略或者错误地转换。

如果你已经检查了你的脚本和模型定义，但是仍然无法解决问题，那么你可能需要尝试使用其他的ResNet模型或者重新训练模型。

Unexpected key(s) in state_dict: "aux_classifier.0.weight", "aux_classifier.1.weight", "aux_classifier.1.bias", "aux_classifier.1.running_mean", "aux_classifier.1.running_var", "aux_classifier.1.num_batches_tracked", "aux_classifier.4.weight", "aux_classifier.4.bias".

这个错误通常是由于加载模型时使用了不匹配的权重或者加载了不完整的权重导致的。这些错误中的每一个键都表示模型中的一个参数或者缓冲区。

为了解决这个问题，你可以检查模型的定义与加载的权重是否匹配。确保模型定义中包含了与加载的权重相对应的参数和缓冲区。如果你的模型定义中没有这些参数，那么可能需要更新模型定义来匹配加载的权重。

另外，你也可以尝试使用`strict=False`参数来加载权重，这样可以忽略不匹配的键，但这可能会导致一些参数没有被正确加载，所以需要谨慎使用。

总之，你需要确保加载的权重与模型定义相匹配，才能避免这个错误。