在处理“missing key(s) in state_dict”这类问题时,通常是因为在尝试加载一个预训练模型的状态字典(state_dict)到另一个模型中时,两个模型的结构不完全匹配。这里有几个步骤和考虑点可以帮助你解决这个问题: 1. 确认state_dict中缺失的key 首先,需要打印出加载state_dict时缺失的keys。这通常在加载过程中由PyT...
当我们保存和加载模型时,PyTorch使用state_dict来保存和加载这些状态。state_dict是一个字典,其键是每一层的名称,值是对应的权重和偏置等参数。 当你尝试加载一个模型时,如果保存的state_dict中的键与当前模型的键不完全匹配,就会出现’Missing key(s) in state_dict’错误。这可能是因为以下几种原因: 模型结构...
state_dict=torch.load('model.pth')model.load_state_dict(state_dict) 通过以上方法,我们可以成功解决"Missing key(s) in state_dict"错误,并成功加载模型的状态。 总结: 当遇到"Missing key(s) in state_dict"错误时,首先要分析模型的架构是否一致,然后确保在加载模型时使用了正确的模型类。根据实际情况,对...
下面是一段示例代码,展示了如何解决"Missing key(s) in state_dict"错误: pythonCopy codeimporttorchimporttorchvision.modelsasmodels# 创建模型并保存state_dictmodel=models.resnet18()torch.save(model.state_dict(),'model.pth')# 假设模型的架构发生了变化# class CustomModel(models.ResNet):# def __init...
raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Generator: Missing key(s) in state_dict: "fc4.weight", "fc4.bias", "fc5.weight", "fc5.bias". ...
state_dict = torch.load('myfile.pth') # create new OrderedDict that does not contain `module.` from collections import OrderedDict new_state_dict = OrderedDict() for k, v in state_dict.items(): name = k[7:] # remove `module.` ...
Missing key(s) in state_dict: "module.backbone.layers.0.stage_1.layers.0.weight", 这是因为加载的预训练模型之前使用了torch.nn.DataParallel(),而此时没有使用,所以可以加上该模块或者去掉。 1,加上torch.nn.DataParallel()模块 model = torch.nn.DataParallel(model) ...
model = nn.DataParallel(model) cudnn.benchmark =True 否则加载时会出现错误: RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: Missing key(s) in state_dict: xxxxxxxx Unexpected key(s) in state_dict: xxxxxxxxxx
Missing key(s) in state_dict: "up_blocks.0.upsamplers.0.conv.weight", "up_blocks.0.upsamplers.0.conv.bias", "up_blocks.1.upsamplers.0.conv.weight", "up_blocks.1.upsamplers.0.conv.bias", "up_blocks.2.upsamplers.0.conv.weight", "up_blocks.2.upsamplers.0.conv.bias". Unexpecte...
一般报错为:Missing key(s) in state_dict: xxxx 最近在做模型部署的时候发现了这个问题,并且之前也遇到过,由于急于求成就简单实在模型加载参数的时候用了strict=False这样的条件,这个条件会使模型直接忽略所有对不上的参数,本质上没有解决问题。今天在debug时对模型每一层的参数排查终于发现了问题所在。