TypeError: state_dict() missing 1 required positional argument: 'self'

这个错误通常是由于调用模型的`state_dict()`方法时，没有正确指定模型实例的原因。通常情况下，我们会这样定义模型实例：

model = MyModel()

然后在保存或加载模型时，我们会这样使用：

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

# 加载模型
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))

请注意，在加载模型时，我们首先需要创建一个新的模型实例，然后使用它的`load_state_dict()`方法来加载保存的模型权重。如果您仍然遇到问题，请检查您的代码是否正确地实例化了模型，并正确地调用了`load_state_dict()`方法。

相关问题

TypeError: load_state_dict() missing 1 required positional argument: 'state_dict'

这个错误提示表明在调用`load_state_dict()`函数时，缺少了一个必需的参数`state_dict`。这个函数用于将预训练模型的参数加载到当前模型中，`state_dict`参数是一个字典类型，包含了预训练模型的所有参数。可能的原因是你没有正确地传递`state_dict`参数，或者`state_dict`参数的格式不正确。你可以检查一下你的代码，确保`state_dict`参数被正确地传递，并且它的格式与当前模型的参数格式相匹配。

Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/test2.py", line 25, in <module> print(str(torch.nn.Module.state_dict())) TypeError: state_dict() missing 1 required positional argument: 'self'

这个错误提示是因为你调用了 `torch.nn.Module.state_dict()` 方法，但是它需要一个参数 `self`，也就是要求在一个 `nn.Module` 的实例上调用此方法。

可能你的代码中没有正确实例化一个 `nn.Module` 对象，或者没有将你的网络模型继承自 `nn.Module`，所以 Python 解释器无法确定 `self` 的引用。你需要在调用 `state_dict()` 方法之前，先实例化你的网络模型并将其继承自 `nn.Module`，例如：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义你的网络结构

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播逻辑
        return x

model = MyModel()
state_dict = model.state_dict()
print(state_dict)

这样就可以正常打印出模型的状态字典了。