File "train.py", line 200, in <module> main(opt) File "train.py", line 116, in main load_weights_dict = {k: v for k, v in weights_dict.items() File "train.py", line 117, in <dictcomp> if model.state_dict()[k].numel() == v.numel()} KeyError: 'blocks.0.project_conv.conv.weight'

这个错误是因为在加载预训练模型时，代码试图使用预训练模型中不存在的键。具体来说，错误信息中提到的键是`blocks.0.project_conv.conv.weight`，但是在预训练模型中并不存在这个键。

你需要检查一下预训练模型的键，以确保它们与你的代码中需要的键匹配。如果键不匹配，你可能需要修改你的代码或使用不同的预训练模型。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\瞳行AI\main.py", line 47, in <module> main(opt) File "D:\瞳行AI\main.py", line 30, in main main_window = MainWindow(opt) File "D:\瞳行AI\UILib\MainWindow.py", line 8, in __init__ super(MainWindow, self).__init__(opt) File "D:\瞳行AI\UILib\Layout.py", line 39, in __init__ self.updateCamInfo() File "D:\瞳行AI\UILib\Layout.py", line 189, in updateCamInfo self.processor = MainProcessor( File "D:\瞳行AI\processor\MainProcessor.py", line 37, in __init__ from .AIDetector_pytorch import Detector as FaceTracker File "D:\瞳行AI\processor\AIDetector_pytorch.py", line 6, in <module> from .BaseDetector import baseDet File "D:\瞳行AI\processor\BaseDetector.py", line 1, in <module> from .tracker_deep import update_tracker File "D:\瞳行AI\processor\tracker_deep.py", line 8, in <module> cfg.merge_from_file("deep_sort/configs/deep_sort.yaml") File "D:\瞳行AI\deep_sort\utils\parser.py", line 23, in merge_from_file self.update(yaml.load(fo.read())) TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader' 进程已结束,退出代码1

这个错误提示是 Python 中的 YAML 库的问题，可能是因为该库的版本过低或者使用方式不正确导致的。你可以尝试升级 PyYAML 库的版本，或者使用 `yaml.safe_load()` 方法代替 `yaml.load()` 方法。例如：

import yaml

with open("config.yaml", "r") as f:
    data = yaml.safe_load(f)

另外，你也可以检查一下 `deep_sort.yaml` 配置文件存在，以及该文件是否符合 YAML 的语法规范。

File "F:/Swins-Transformer/Swin-Transformer-3/pytorch_classification/swin_transformer/train.py", line 254, in <module> main(opt) File "F:/Swins-Transformer/Swin-Transformer-3/pytorch_classification/swin_transformer/train.py", line 106, in main weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 加载模型的预训练权重 KeyError: 'model'怎么解决

这个错误通常是因为你尝试从一个不包含 "model" 键的字典中加载模型权重，而 "model" 键是在保存模型权重时使用的键。你需要检查你的模型权重文件，确保它是正确保存的，并且包含 "model" 键。

如果你确定你的模型权重文件是正确的，那么你可以尝试使用其他键来加载模型权重。例如，如果你的权重文件中使用了 "state_dict" 键，则可以使用以下代码加载模型权重：

weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["state_dict"]
model.load_state_dict(weights_dict)

这将加载模型权重，并将它们加载到你的模型中。