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: "model".

"unexpected key(s) in state_dict: 'model'"是指在加载PyTorch模型参数时，在state_dict字典中发现了不匹配的键值对，其中“model”是一个未预期的键。这通常是由于加载模型时提供的state_dict与模型定义的结构不一致导致的。

要解决这个问题，我们可以采取以下步骤：

1. 确保模型定义和加载参数的方式保持一致。检查模型定义中是否使用了“model”作为模型类的属性或参数名称。如果是，我们应该在加载state_dict时使用相同的名称。

2. 检查模型定义是否包含了所有在state_dict中的键值对。可以通过打印模型定义中的state_dict.keys()和加载参数的state_dict.keys()进行比较。如果存在不匹配的键，则需要对模型定义进行相应的调整。

3. 检查模型定义与加载参数的版本是否一致。如果模型定义的结构发生了变化，例如添加或删除了某些层或参数，那么加载参数时会出现不匹配的键。在这种情况下，我们应该更新模型定义来与加载参数保持一致。

总结起来，当我们遇到“unexpected key(s) in state_dict: 'model'”的错误时，我们应该检查模型定义和加载参数的一致性，包括属性或参数名称、键值对的匹配以及模型版本的一致性，并相应地进行调整和更新。