size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([32, 3, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([32, 4, 3, 3]).

这个错误通常是由于你尝试从一个 checkpoint 中加载一个模型参数，但是当前模型的参数形状与 checkpoint 中保存的参数形状不匹配导致的。

根据错误提示，这个问题是由于 `conv1.weight` 的形状不匹配。在当前模型中，`conv1.weight` 的形状为 `torch.Size([32, 4, 3, 3])`，而从 checkpoint 中加载的参数形状为 `torch.Size([32, 3, 3, 3])`。这意味着当前模型期望的输入通道数为 4，而 checkpoint 中的参数只有 3 个通道。

解决这个问题的方式通常有两种。一种是修改模型的定义，使其与 checkpoint 中的参数形状匹配。另一种是修改 checkpoint 中的参数形状，使其与当前模型的定义匹配。具体的解决方案需要根据你的具体情况进行调整。

相关问题

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for XceptionRGBD: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([32, 3, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([32, 4, 3, 3])

这个错误是由于你的当前模型和加载的预训练模型中的某些参数形状不匹配，具体地说是conv1.weight的形状不匹配。在预训练模型中，conv1.weight的形状是[32, 3, 3, 3]，而在你的当前模型中，它的形状是[32, 4, 3, 3]。这意味着你的当前模型中有4个输入通道，但是预训练模型中只有3个输入通道。

解决这个问题的方法是，你需要修改你的当前模型，使它与预训练模型的形状匹配。你可以通过在conv1.weight中添加一个额外的通道来实现这一点。具体来说，你可以执行以下操作：

import torch
from torchvision.models import xception

# 加载预训练模型
pretrained_model = xception(pretrained=True)

# 创建一个新的模型
model = xception()

# 将预训练模型的参数复制到新模型中
state_dict = pretrained_model.state_dict()
model_dict = model.state_dict()
for k, v in state_dict.items():
    if k in model_dict:
        if v.shape != model_dict[k].shape:
            # 修改conv1.weight的形状
            if k == 'conv1.weight':
                v = torch.cat([v, torch.zeros(32, 1, 3, 3)], dim=1)
            else:
                continue
        model_dict[k] = v
model.load_state_dict(model_dict)

在上面的代码中，我们首先加载预训练模型，然后创建一个新的模型。接着，我们将预训练模型的参数复制到新模型中。如果在复制参数时发现形状不匹配，我们就修改conv1.weight的形状。具体来说，我们在conv1.weight的第二个维度上添加了一个额外的通道。这个通道的值都是0，因为我们不知道这个通道应该包含什么信息。最后，我们使用修改后的参数来更新新模型的状态字典。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Xception: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([32, 3, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([32, 4, 3, 3]).

这个错误是因为在加载预训练模型时，模型中某个参数的形状与当前模型中的形状不匹配。在这个例子中，Xception模型的conv1层预训练模型的权重形状是[32, 3, 3, 3]，而当前模型中的形状是[32, 4, 3, 3]。这个问题可以通过在当前模型中手动修改该参数的形状来解决。具体来说，你需要在当前模型中找到conv1层的权重，然后将其形状改为[32, 3, 3, 3]。这个修改可以使用PyTorch的state_dict()函数来完成。