Expected state_dict to be dict-like, got .

这个错误通常出现在 PyTorch 中，提示你传入的参数不是一个字典类型。state_dict 是一个模型的参数字典，用于保存和加载模型。如果你传入的参数不是一个字典类型，就会出现这个错误。请检查你传入的参数类型是否正确，并尝试将它转换为一个字典类型。你还可以检查一下你的模型是否已经正确初始化。如果问题仍然存在，请提供更多上下文信息，以便我更好地帮助你解决问题。

相关问题

raise TypeError("Expected state_dict to be dict-like, got {}.".format(type(state_dict))) TypeError: Expected state_dict to be dict-like, got <class 'maddpg.TwoLayerFC'>.怎么解决

这个错误是因为你传递给 PyTorch 的 `load_state_dict` 函数的参数类型不正确，应该传递一个字典类型的参数，而你传递的是一个 `TwoLayerFC` 类型的参数。

解决方法是将 `TwoLayerFC` 类型的参数转换为字典类型的参数，具体方法如下：

1. 在定义 `TwoLayerFC` 类的代码中添加一个 `state_dict()` 方法，该方法返回一个字典类型的参数，包含模型的所有状态值。

2. 在调用 `load_state_dict` 函数时，传递 `TwoLayerFC` 类型的参数的 `state_dict()` 方法的返回值，而不是直接传递 `TwoLayerFC` 类型的参数。

下面是一个示例代码：

class TwoLayerFC(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim):
        super(TwoLayerFC, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x
    
    def state_dict(self):
        return {'fc1.weight': self.fc1.weight, 'fc1.bias': self.fc1.bias,
                'fc2.weight': self.fc2.weight, 'fc2.bias': self.fc2.bias}

model = TwoLayerFC(input_dim, output_dim, hidden_dim)
state_dict = torch.load(model_path)
model.load_state_dict(state_dict())

在上面的代码中，我们添加了一个 `state_dict()` 方法，它返回一个字典类型的参数，包含模型的所有状态值。然后，我们使用 `torch.load` 函数加载模型的参数，并使用 `load_state_dict` 函数加载模型的参数。注意，我们传递的是 `model.load_state_dict(state_dict())`，而不是 `model.load_state_dict(state_dict)`，因为 `state_dict()` 返回的是一个字典类型的参数。

TypeError("Expected state_dict to be dict-like, got {}.".format(type(state_dict)))

这个错误通常发生在加载 PyTorch 模型时，它需要一个字典对象作为参数，但实际传入的参数类型不是字典对象。

你可以检查一下传入的参数是否正确，确保它是一个字典对象。如果你使用的是 PyTorch 官方提供的模型，那么你可以尝试使用 `torch.load()` 方法来加载模型，它会自动将文件内容转换成字典对象。例如：

import torch

model = torch.load('model.pth')

如果你自己定义了模型，那么你需要确保 `state_dict()` 方法返回的是一个字典对象。例如：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # define your layers here
        
    def forward(self, x):
        # define the forward pass here
        
    def state_dict(self):
        # return a dictionary object
        return {'layer1.weight': self.layer1.weight,
                'layer1.bias': self.layer1.bias,
                # ... and so on
               }

这样在加载模型时就可以直接传入 `state_dict()` 方法返回的字典对象了。