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...
可以使用Python的字典操作方法,手动删除state_dict中与模型结构不匹配的key。具体代码如下: 代码语言:javascript 复制 pythonCopy codestate_dict=torch.load('model.pth')new_state_dict={}forkey,valueinstate_dict.items():if'module.backbone.bn1.num_batches_tracked'notinkey:new_state_dict[key]=value model...
current_state_dict=model.state_dict()print("Current model keys:",current_state_dict.keys())# 修改不匹配的键名forkeyinlist(saved_state_dict.keys()):ifkey notincurrent_state_dict:new_key=key.replace("classifier.","classifier.3.")# 修改不匹配的键名 saved_state_dict[new_key]=saved_state_...
这样,即使state_dict中的某些键不存在于当前模型中,也不会引发错误。但是,请注意,这可能会导致某些层没有加载权重。 # 使用strict=False加载state_dict model.load_state_dict(state_dict, strict=False) 4. 使用部分加载:如果你只想加载模型的一部分权重,你可以只选择state_dict中的一部分键进行加载。 # 选择...
【摘要】 解决问题:Missing key(s) in state_dict在深度学习中,我们经常需要保存和加载模型的状态,以便在不同的场景中使用。在PyTorch中,state_dict是一个字典对象,用于存储模型的参数和缓冲区状态。 然而,有时在加载模型时,可能会遇到"Missing key(s) in state_dict"的错误。这意味着在state_dict中缺少了一些...
name = k[7:] # remove `module.` new_state_dict[name] = v # load params model.load_state_dict(new_state_dict) 解决方案3: model.load_state_dict({k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load('myfile.pth').items()})...
model.load_state_dict({k.replace('module.', ''): v for k, v in state_dict.items()}) 1. 2. 方案2. 训练好的模型文件好像字典键值有很多个,如optimizer,epoch,args等,我们只需要模型参数文件state_dict state_dict = torch.load(new_model) ...
1、下载3.5对应的模型; 2、或者卸载重装高版本的transformer 说明:若模型用的 3.5代码训练的,但是使用低版本的transformer去加载,则会报以下错误: Missing key(s) in state_dict: "bert.pooler.dense.weight", "bert.pooler.dense 发布于 2023-04-18 08:27・IP 属地北京 ...
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". ...
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