Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/prunek.py", line 18, in <module> model5 = model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) KeyError: 'state_dict'

这个错误提示说明在你的checkpoint字典中没有键名为`state_dict`。这个键名通常用于保存模型的状态字典。因此，你需要确认你的checkpoint文件中是否包含了模型的状态字典。

如果你使用的是PyTorch，可以使用`torch.save()`函数来保存模型的状态字典。示例代码如下：

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

这将会把模型的状态字典保存在`model.pth`文件中。在加载模型的时候，可以使用`torch.load()`函数来加载这个文件，示例代码如下：

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

如果你使用的是其他框架或者自己实现的算法，你需要查看对应的文档来确认如何保存和加载模型的状态字典。

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Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/prune.py", line 16, in <module> model3 = checkpoint.clone() AttributeError: 'dict' object has no attribute 'clone'

这个错误信息显示在你的代码中，第16行的checkpoint是一个字典，而不是一个模型对象。所以它没有一个名为"clone"的方法。如果你想复制模型，你需要先实例化一个模型对象，然后从checkpoint字典中加载权重。例如，你可以这样做：

import torch
from my_model import MyModel

# 实例化模型对象
model = MyModel()

# 从checkpoint中加载权重
checkpoint = torch.load('path/to/checkpoint.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])

# 复制模型
model2 = MyModel()
model2.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])

其中，`my_model.py`文件中应该定义了你实现的模型类`MyModel`。你需要根据你的实际情况修改这个代码。

Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/prune.py", line 18, in <module> fa.load_state_dict(generator_state_dict) NameError: name 'fa' is not defined

这个错误是因为在调用 `fa.load_state_dict(generator_state_dict)` 时，Python 找不到名为 `fa` 的变量或对象。这很可能是因为你没有在代码中定义 `fa`。

如果你的模型对象是 `fa`，你需要确保在调用 `fa.load_state_dict()` 方法之前，已经定义了 `fa` 并将其实例化为相应的模型。

例如，如果你使用的是 `nn.Module` 类中的子类来定义你的模型，你需要在代码中创建一个模型实例，如下所示：

import torch.nn as nn

# 定义模型类
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 在这里定义模型的网络结构

# 创建模型实例
fa = MyModel()

# 加载模型参数
fa.load_state_dict(generator_state_dict)

请注意，在上面的代码中，`MyModel` 是一个继承自 `nn.Module` 的模型类，其中定义了模型的网络结构。然后，我们创建了一个 `MyModel` 类的实例，即 `fa`。最后，我们可以使用 `fa.load_state_dict()` 方法来加载模型参数。

如果你使用的是其他类型的模型类，请根据你的模型类定义方式，确保在调用 `load_state_dict()` 方法之前，已经创建了模型实例。