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".
时间: 2023-07-02 14:15:34 浏览: 53
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 UNet: Unexpected key(s) in state_dict:
当出现"RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet: Unexpected key(s) in state_dict"错误时,这意味着在加载模型参数时,state_dict中的键与模型中的键不匹配。这可能是由于模型结构的更改或使用不同的模型架构导致的。为了解决这个问题,可以使用以下方法:
1.检查模型结构是否与保存的模型参数相同。如果模型结构已更改,则需要相应地更改保存的模型参数。
2.如果模型结构相同,则需要检查state_dict中的键和模型中的键是否匹配。可以使用以下代码检查它们:
```python
model = UNet()
state_dict = torch.load(PATH)
for k in state_dict.keys():
if k not in model.state_dict().keys():
print('Unexpected key in state_dict:', k)
```
3.如果发现不匹配的键,则需要将state_dict中的键重命名为模型中的键。可以使用以下代码实现:
```python
model = UNet()
state_dict = torch.load(PATH)
new_state_dict = {}
for k, v in state_dict.items():
name = k
if k.startswith('module.'):
name = k[7:] # 去掉'module.'前缀
new_state_dict[name] = v
model.load_state_dict(new_state_dict)
```
以上是解决"RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet: Unexpected key(s) in state_dict"错误的方法。
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for YoloBody: Unexpected key(s) in state_dict:
这个错误通常是由于加载模型时,模型的state_dict与当前模型的结构不匹配导致的。state_dict是一个字典对象,它将每个模型参数映射到其对应的张量。当加载模型时,PyTorch会检查state_dict中的键是否与当前模型的键匹配。
出现"Unexpected key(s) in state_dict"的错误意味着state_dict中存在一些键,在当前模型中找不到对应的参数。这可能是由于以下原因导致的:
1. 模型结构发生了变化:如果你在加载模型之前对模型进行了修改,例如添加或删除了一些层,那么加载时就会出现这个错误。
2. 模型权重文件不匹配:如果你使用的权重文件是从另一个模型中保存的,而不是当前模型的权重文件,那么加载时就会出现这个错误。
解决这个问题的方法通常有两种:
1. 修改模型结构:如果你确定模型结构发生了变化,你可以通过修改模型代码来适应state_dict的加载。你可以添加或删除相应的层,以使模型结构与state_dict匹配。
2. 加载部分权重:如果你只需要加载部分权重,而不是全部权重,你可以使用`torch.load()`函数的`map_location`参数来指定加载权重时的设备,并使用`strict=False`参数来忽略不匹配的键。
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