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
时间: 2023-09-12 21:10:50 浏览: 495
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。你需要对预训练模型进行修改,使其最后一层全连接层的输出维度与当前模型相同,或者重新定义当前模型的最后一层全连接层,使其输出维度与预训练模型相同。
相关问题
traceback (most recent call last): file "d:\anaconda\lib\site-packages\conda
引用:已解决"Traceback (most recent call last): File “E:\Anaconda3\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py”, line 360, in _error_catcher yield" 这是一个错误的追踪信息,通常出现在代码中发生了异常或错误时。它会显示出错的具体位置和引发异常的原因。
引用:网上给出了一些解决方法,比如关闭后台jupyter notebook,并根据提示使用命令"python -m pip install --upgrade pip"来升级pip工具。这个操作可以帮助更新pip并解决一些常见的问题。
引用:另外,还可以考虑更换镜像源来解决问题。可以使用命令"pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple"来安装TensorFlow,并指定使用豆瓣镜像源进行安装,这样可能可以避免一些下载或安装的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [已解决Traceback (most recent call last): File “E:\Anaconda3\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\...](https://blog.csdn.net/weixin_50843918/article/details/129991452)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python安装报错ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File “d:\anaconda3.5.2\lib\site-...](https://blog.csdn.net/qq_41387939/article/details/109828665)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
C:\windows\system32>mitmdump --version Traceback (most recent call last):
当你看到 `C:\windows\system32>mitmdump --version` 后面跟着 `Traceback (most recent call last)` 的错误信息,这意味着当你尝试在命令行中运行 mitmdump 工具并获取版本信息时,遇到了一些错误。
`Traceback` 是 Python 中用于跟踪异常回溯的机制,显示了导致错误发生的最近调用堆栈。在这个例子中,可能的原因有:
1. **路径问题**:可能因为 mitmdump 执行的路径有问题,系统找不到 mitmdump 这个工具。确保你是在 mitmdump 安装的目录下运行,或者添加到系统的 PATH 环境变量里。
2. **权限不足**:如果你尝试在受限的用户账户下运行,可能会导致权限不足。切换到管理员账户或者使用 sudo 或者以管理员身份运行命令可能能解决问题。
3. **版本或兼容性问题**:如果 mitmdump 没有正确安装或者当前环境与 mitmdump 版本不匹配,也可能会引发此错误。确保你安装的是适用于当前 Windows 系统版本的 mitmdump。
4. **已损坏的安装**:如果 mitmdump 文件已经损坏,可能导致无法正常运行。尝试卸载并重新安装 mitmdump。
5. **第三方库问题**:某些依赖的库可能缺失或版本过低,影响 mitmdump 的运行。检查 mitmdump 需要的库是否已安装,并确认它们的版本足够新。
要解决这个问题,你可以先确认 mitmdump 是否在正确的路径下,并且所有依赖都已正确安装。如果还是无法确定原因,查阅 mitmdump 文档或在线资源寻找具体的故障排除步骤,或者搜索错误信息以获得更多信息。
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