为什么RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Net: Unexpected key(s) in state_dict: "conv1.weight", "conv1.bias", "conv2.weight", "conv2.bias", "fc1.weight", "fc1.bias", "fc2.weight", "fc2.bias".

这个错误通常是由于你尝试加载的模型参数的 `state_dict` 中包含了一些不匹配的键，这些键与你定义的神经网络结构不匹配，导致无法加载状态字典。这可能是由于你在定义神经网络时更改了某些层的名称、顺序、参数等，或者你在保存模型时保存了错误的状态字典。

要解决这个错误，你需要确保你的神经网络结构与你加载的状态字典匹配。你可以通过打印出你的模型结构和状态字典来检查它们是否匹配。如果不匹配，你需要调整你的模型结构或加载正确的状态字典。

如果你确信你的模型结构没有更改，但是仍然无法加载状态字典，可能是由于你的模型使用了 GPU，而你在加载模型时没有指定 `map_location`。你可以尝试使用 `torch.load(PATH, map_location=torch.device('cpu'))`，这样可以将模型加载到 CPU 上。

另外，如果你在保存模型时使用了 `DataParallel` 或 `DistributedDataParallel`，你需要在加载模型时使用 `model.module.state_dict()` 来获取正确的状态字典。例如：

state_dict = torch.load(PATH)
model.load_state_dict(state_dict.module)

这样就能够正确地加载模型参数了。

相关问题

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids".

您遇到的问题是RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids"。根据您提供的引用内容，这个错误是由于加载的模型参数与模型结构不匹配导致的。具体来说，"bert.embeddings.position_ids"是一个在模型结构中没有的键。

解决这个问题的方法是检查您加载的模型参数和模型结构是否匹配。如果模型结构中确实没有"bert.embeddings.position_ids"这个键，那么您可以尝试通过删除这个键来加载模型参数。您可以使用`state_dict.pop("bert.embeddings.position_ids")`来删除这个键。

另外，根据您提供的引用内容[1]，您还可以尝试使用`self.bert.load_state_dict(ckpt["bert-base"], False)`来加载模型参数。这个方法可以在加载模型参数时忽略不匹配的键，但需要注意确保其他键的匹配。

综上所述，解决"RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids""的方法可以包括：
1. 检查模型参数和模型结构是否匹配，删除不匹配的键。
2. 使用`self.bert.load_state_dict(ckpt["bert-base"], False)`加载模型参数，忽略不匹配的键。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids".

这个错误是由于加载BertNer模型的state_dict时出现了意外的键值"bert.embeddings.position_ids"导致的。state_dict是一个字典对象，用于保存模型的参数和持久化状态。当加载state_dict时，模型的结构必须与保存时的结构完全匹配，否则会出现这个错误。

解决这个问题的方法是，你可以尝试以下两种方法之一：
1. 更新BertNer模型的代码，使其与保存时的模型结构完全匹配。具体来说，你需要在模型的定义中添加"bert.embeddings.position_ids"这个键值。然后重新训练模型并保存state_dict。
2. 如果你不需要使用"bert.embeddings.position_ids"这个键值，你可以在加载state_dict时忽略它。具体来说，你可以使用`strict=False`参数来加载state_dict，这样就可以跳过意外的键值。但是请注意，这样做可能会导致模型的一些部分无法正常工作。

请注意，以上方法仅适用于BertNer模型。对于其他模型，你需要根据具体的情况进行相应的修改。