参数维度不匹配:state_dict中的参数维度必须与自定义模型中的参数维度一致。如果参数维度不匹配,加载时会报错。解决方法是检查自定义模型的参数维度是否与state_dict中的参数维度一致,如果不一致,可以尝试调整自定义模型的参数维度或重新训练模型。 加载的state_dict版本不匹配:不同版本的深度学习框架可能对state_dict的...
报错时,通常意味着在加载模型权重时遇到了问题。下面是一些解决此问题的步骤和要点: 1. 确定具体错误信息 首先,需要确定 load_state_dict 函数的具体错误信息。这通常可以通过查看错误堆栈跟踪来实现。错误信息可能包括缺少的键、意外的键、键不匹配或其他与模型权重相关的问题。
wgan pytorch 中调用模型的时候报错 File "/home/aistudio/external-libraries/torch/nn/modules/module.py", line 2215, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Generator: Missing key(s)...
很多教程说名字不匹配直接添加False参数即可,但是这里需要注意一个大坑。 如果模型的键值和网络的键值完全不匹配,那么模型就没有加载预训练参数,虽然不再报错。 该False参数作用在于 非严格匹配加载模型,可以下面几种情况进行分析。 1. 模型包含网络的部分参数 比如说模型是resnet101模型,你现在的网络是resnet50。再假...
保存net时报错 object has no attribute 'state_dict' torch.save(net.state_dict(), models_dir) 原因是定义类的时候不是继承nn.Module类,比如: class BaseNet(object): def __init__(self): 把类定义改为 class BaseNet(nn.Module): def __init__(self): ...
今天代码训练完毕跑test的时候报错了: Traceback (most recent call last): File "/home/weiyuyun/weiyy/PointTransformerV2-main/exp/s3dis/semseg-ptv2m2-0-base/code/tools/test.py", line 95, in <module> main() File "/home/weiyuyun/weiyy/PointTransformerV2-main/exp/s3dis/semseg-ptv2m2-0-...
pytorch加载模型时报错 RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel: 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。
optimizer.state_dict()：优化器 epoch：保存epoch，为了可以接着训练 （2）恢复模型 checkpoint ...
这个错误一般是发生在optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])优化器load的时候,定义的优化器里面的参数和加载进来的模型优化器里面的参数数量不匹配。 需要我们检查模型里面定义的参数,我的报错是因为训练的时候定义了一个没有在forward里面使用的linear层,后面resume的时候把这个线性层注释掉了导致加载的参数...