加载InpaintingModel_gen.pth预训练模型时出现：RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ContextEncoder: Missing key(s) in state_dict: "encoder.0.weight", "encoder.0.bias", "encoder.2.weight", "encoder.2.bias", "encoder.3.weight", "encoder.3.bias", "encoder.3.running_mean", "encoder.3.running_var", "encoder.5.weight", "encoder.5.bias", "encoder.6.weight", "encoder.6.bias", "encoder.6.running_mean", "encoder.6.running_var", "encoder.8.weight", "encoder.8.bias", "encoder.9.weight", "encoder.9.bias", "encoder.9.running_mean", "encoder.9.running_var", "encoder.11.weight", "encoder.11.bias", "encoder.12.weight", "encoder.12.bias", "encoder.12.running_mean", "encoder.12.running_var", "encoder.14.weight", "encoder.14.bias", "encoder.15.weight", "encoder.15.bias", "encoder.15.running_mean", "encoder.15.running_var", "encoder.17.weight", "encoder.17.bias", "encoder.18.weight", "encoder.18.bias", "encoder.18.running_mean", "encoder.18.running_var", "encoder.20.weight", "encoder.20.bias", "encoder.21.weight", "encoder.21.bias", "encoder.21.running_mean", "encoder.21.running_var", "encoder.23.weight", "encoder.23.bias", "encoder.24.weight", "encoder.24.bias", "encoder.24.running_mean", "encoder.24.running_var", "decoder.0.weight", "decoder.0.bias", "decoder.1.weight", "decoder.1.bias", "decoder.1.running_mean", "decoder.1.running_var", "decoder.3.weight", "decoder.3.bias", "decoder.4.weight", "decoder.4.bias", "decoder.4.running_mean", "decoder.4.running_var", "decoder.6.weight", "decoder.6.bias", "decoder.7.weight", "decoder.7.bias", "decoder.7.running_mean", "decoder.7.running_var", "decoder.9.weight", "decoder.9.bias", "decoder.10.weight", "decoder.10.bias", "decoder.10.running_mean", "decoder.10.running_var", "decoder.12.weight", "decoder.12.bias", "decoder.13.weight", "decoder.13.bias", "decoder.13.running_mean", "decoder.13.running_var", "decoder.15.weight", "decoder.15.bias", "decoder.16.weight", "decoder.16.bias", "decoder.16.running_mean", "decoder.16.running_var", "decoder.18.weight", "decoder.18.bias", "decoder.19.weight", "decoder.19.bias", "decoder.19.running_mean", "decoder.19.running_var", "decoder.21.weight", "decoder.21.bias". Unexpected key(s) in state_dict: "iteration", "generator". 怎么解决

这个错误的原因是预训练模型的state_dict中的键值与你的模型不匹配。你需要检查一下你的模型和预训练模型的结构是否一致。如果不一致，你需要修改你的模型结构或者加载对应的预训练模型。

另外，你的错误信息中还显示了一些意外的键值，这可能是因为你在加载模型时使用了错误的函数或参数。你可以检查一下你的代码，确保你正确地加载了预训练模型并将其赋值给了你的模型。如果你仍然无法解决错误，你可以参考其他人的实现或者询问模型作者或开发者。

相关问题

edge connect的InpaintingModel_gen.pth预训练模型怎么用

InpaintingModel_gen.pth是EdgeConnect模型的预训练权重文件，可以用于图像修复（inpainting）任务。使用该模型需要进行以下步骤：

1. 安装PyTorch框架，并下载EdgeConnect的源代码。可以在GitHub上搜索EdgeConnect，选择自己需要的版本进行下载。

2. 将InpaintingModel_gen.pth文件放到EdgeConnect源代码中的checkpoints目录下。

3. 运行inference.py文件进行推理。在该文件中，需要进行以下配置：

（1）指定输入图像的路径。

（2）指定输出图像的路径和名称。

（3）设置其他参数，如模型名称、模型路径、输入图像大小、GPU编号等。

4. 运行inference.py文件，即可得到修复后的图像。

需要注意的是，InpaintingModel_gen.pth是预训练权重文件，如果需要在特定任务上进行fine-tuning，可以使用EdgeConnect源代码中提供的train.py文件进行训练。在该文件中，需要指定训练数据集、验证数据集、训练轮数、学习率等参数。

定义能够使用edgeconnect的InpaintingModel_gen.pth预训练模型的生成器和加载模型进行图像修复的代码：

首先，你需要安装 pytorch 和 edgeconnect。然后，你可以使用以下代码来定义一个生成器类和加载模型进行图像修复：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from edgeconnect.models.generator import Generator

class InpaintingGenerator:
    def __init__(self, model_path):
        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        self.generator = Generator().to(self.device)
        self.generator.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=self.device))
        self.generator.eval()
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
        ])

    def __call__(self, image):
        image = self.transform(image)
        image = image.unsqueeze(0).to(self.device)
        with torch.no_grad():
            result = self.generator(image)
        result = result.detach().cpu().squeeze(0)
        result = (result + 1) / 2.0
        result = transforms.ToPILImage()(result)
        return result

在上面的代码中，我们定义了一个 `InpaintingGenerator` 类，它接受预训练模型的路径并加载模型。我们还定义了一个 `__call__` 方法，它接受一个图像并返回修复后的图像。

要使用这个类，你可以使用以下代码：

generator = InpaintingGenerator("InpaintingModel_gen.pth")
image = Image.open("input_image.png")
result = generator(image)
result.save("output_image.png")

在上面的代码中，我们首先实例化 `InpaintingGenerator` 类，并传递预训练模型的路径。然后，我们打开输入图像并使用生成器修复图像。最后，我们将修复后的图像保存到磁盘上。