RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: Missing key(s) in state_dict:

时间: 2023-10-13 08:58:10 浏览: 333
对于这个错误,可能有几种可能的原因。首先,检查一下你加载的state_dict和模型的结构是否匹配。确保模型的结构与保存的state_dict相同。如果模型结构不匹配,可以尝试调整模型的结构或加载相应的state_dict。 另外,还要确保state_dict文件是正确的,并且没有被损坏或修改。可以尝试重新下载或重新保存state_dict文件。 最后,如果你的模型使用了预训练的权重,确保使用相同的预训练权重来加载state_dict。如果预训练权重不匹配,可以尝试使用相同的预训练权重来加载state_dict。 如果以上方法都不起作用,可以尝试重新训练模型或与模型开发者进行联系以获得更多帮助。
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RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet_101: Missing key(s) in state_dict

这个错误通常是由于加载的状态字典缺少一些键而引起的。这可能是因为你的模型结构已经改变,或者是因为你的状态字典文件不完整或已损坏。 要解决这个问题,你可以检查你的模型和状态字典是否匹配。你可以使用`model.state_dict()`方法查看你的模型的当前状态字典,并比较它与你正在加载的状态字典的键。如果你发现有一些键不匹配,你可以尝试更新你的状态字典,或者修改你的模型结构以匹配状态字典的结构。 如果你确定你的模型结构没有改变,你可以尝试重新训练你的模型,并保存一个新的状态字典。另外,你也可以尝试使用`strict=False`参数来加载状态字典,这将允许加载状态字典中缺少的键。例如: ```python model.load_state_dict(torch.load(PATH), strict=False) ``` 这样做将忽略状态字典中缺少的键,并仅加载匹配的键。然而,这种方法可能会导致一些参数没有被正确加载,所以你应该谨慎使用。

model_resnet.load_state_dict(state_dict) RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet:

在PyTorch中,使用`model_resnet.load_state_dict(state_dict)`加载预训练模型的参数时,如果出现`RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet:`错误,通常是由于以下几个原因: 1. **模型结构不匹配**:预训练模型的结构与当前模型的结构不一致。例如,层数、每层的节点数、激活函数等不匹配。 2. **键不匹配**:预训练模型的键与当前模型的键不匹配。例如,预训练模型中包含某些层,而当前模型中不存在这些层。 3. **设备不匹配**:预训练模型的设备与当前模型的设备不匹配。例如,预训练模型是在GPU上训练的,而当前模型在CPU上运行。 为了解决这个问题,可以尝试以下几种方法: ### 方法一:检查模型结构 确保预训练模型的结构与当前模型的结构完全一致。可以打印出模型的`state_dict`来检查键是否匹配。 ```python print("Model keys:", model_resnet.state_dict().keys()) print("State dict keys:", state_dict.keys()) ``` ### 方法二:部分加载 如果只有部分层需要加载预训练参数,可以使用`load_state_dict`的`strict=False`参数。 ```python model_resnet.load_state_dict(state_dict, strict=False) ``` ### 方法三:调整设备 确保预训练模型和当前模型在相同的设备上。例如,
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import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from torchvision import transforms, models, datasets import json import torch from torchvision import models # 定义与训练时一致的模型架构 model = models.resnet18() # 如果使用其他预训练模型,请替换此处 [^3] # 将模型设置为评估模式 model.eval() # 加载保存的模型参数 state_dict = torch.load('best.pt') # 假设 best.pt 是模型权重文件路径 model.load_state_dict(state_dict) # 加载权重到模型中 batch_size = 8 # 定义批次大小 # 数据读取与预处理操作 data_dir = './flower_data/' # 数据集目录 valid_dir = data_dir + '/valid' # 验证集目录 # 加载数据集并进行预处理 # 使用 ImageFolder 从指定目录加载数据 image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x]) for x in ['valid']} # 创建数据加载器以便批量处理数据 dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=batch_size, shuffle=True) for x in ['valid']} dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['valid']} # 记录数据集的大小 #class_names = image_datasets['train'].classes # 获取类别名称 # 读取标签的实际名字 with open('cat_to_name.json', 'r') as f: cat_to_name = json.load(f) # 从 JSON 文件中加载类别名称 ''' 验证模式 ''' # 从验证集获取一个批次的数据 dataiter = iter(dataloaders['valid']) # 创建数据迭代器以便获取数据 images, labels = next(dataiter) # 获取一个批次的图像和标签 #model.eval() # 将模型设置为评估模式,停用 dropout 和 batch normalization 上述代码存在Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\FinancialDataAnalysis\花卉识别\预测.py", line 28, in <module> model.load_state_dict(state_dict) # 加载权重到模型中 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PycharmProjects\FinancialDataAnalysis\venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2189, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: 问题,怎么解决

--------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) Cell In[24], line 298 295 else: 296 download_weights(backbone) --> 298 model = PSPNet(num_classes=num_classes, backbone=backbone, downsample_factor=downsample_factor, pretrained=pretrained, pretrained_model_path=pretrained_model_path, aux_branch=aux_branch) 299 if not pretrained: 300 weights_init(model) Cell In[5], line 145, in PSPNet.__init__(self, num_classes, downsample_factor, backbone, pretrained, pretrained_model_path, aux_branch) 143 norm_layer = nn.BatchNorm2d 144 if backbone=="resnet50": --> 145 self.backbone = Resnet(downsample_factor, pretrained, pretrained_model_path) 146 aux_channel = 1024 147 out_channel = 2048 Cell In[5], line 13, in Resnet.__init__(self, dilate_scale, pretrained, pretrained_model_path) 11 super(Resnet, self).__init__() 12 from functools import partial ---> 13 model = resnet50(pretrained, pretrained_model_path) 15 #--------------------------------------------------------------------------------------------# 16 # 根据下采样因子修改卷积的步长与膨胀系数 17 # 当downsample_factor=16的时候,我们最终获得两个特征层,shape分别是:30,30,1024和30,30,2048 18 #--------------------------------------------------------------------------------------------# 19 if dilate_scale == 8: Cell In[4], line 173, in resnet50(pretrained, pretrained_model_path, **kwargs) 170 state_dict = torch.load(pretrained_model_path, map_location=device) 171 # Load the state dictionary into the model 172 # 将加载的参数字典加载到模型中 --> 173 model.load_state_dict(state_dict, strict=False) 174 # 打印加载成功的信息 175 print("Model weights have been loaded.") File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py:2041, in Module.load_state_dict(self, state_dict, strict) 2036 error_msgs.insert( 2037 0, 'Missing key(s) in state_dict: {}. '.format( 2038 ', '.join('"{}"'.format(k) for k in missing_keys))) 2040 if len(error_msgs) > 0: -> 2041 raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( 2042 self.__class__.__name__, "\n\t".join(error_msgs))) 2043 return _IncompatibleKeys(missing_keys, unexpected_keys) RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: size mismatch for bn1.weight: copying a param with shape torch.Size([64]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128]). size mismatch for bn1.bias: copying a param with shape torch.Size([64]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128]). size mismatch for bn1.running_mean: copying a param with shape torch.Size([64]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128]). size mismatch for bn1.running_var: copying a param with shape torch.Size([64]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128]). size mismatch for layer1.0.conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([64, 64, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([64, 128, 1, 1]). size mismatch for layer1.0.downsample.0.weight: copying a param with shape torch.Size([256, 64, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([256, 128, 1, 1]).这个警告是哪里出错了

---------------Cfg is set as follow-------------------- {'dataset': {'dataset_name': 'work_dir', 'data_root': './data/data_processing/CREMA', 'open_root': './data/data_processing/CREMA'}, 'visual': {'name': 'resnet18', 'freeze': False, 'pretrain': False, 'hidden_dim': 512}, 'text': {'name': 'resnet18'}, 'loss': {'type': 'CrossEntropy'}, 'neck': {'type': 'Concat'}, 'head': {'type': 'MLP', 'hidden_dims_lst': [256, 256, 256], 'bias': True}, 'network': {'pretrained': False, 'pretrained_model': './pretrain'}, 'train': {'epoch_dict': 200, 'batch_size': 64, 'div': 1, 'distribution': 'gaussian', 'disturb': 'backbone', 'max_epoch': 50, 'cifar_imb_ratio': 0.1, 'distributed': False, 'stage': 30, 'random_times': 1, 'direct_ave': False, 'num_workers': 8, 'shuffle': True, 'local_rank': 0, 'sampler': 'IS', 'optimizer': {'type': 'SGD', 'lr': 0.01, 'lr_cls': 0.1, 'lr_hyper': 0.1, 'momentum': 0.9, 'wc': 0.0001}, 'lr_scheduler': {'type': 'warmup', 'lr_step': [160, 180], 'lr_factor': 0.1, 'warmup_epoch': 2, 'cosine_decay_end': 0, 'patience': 70}, 'two_stage': {'drw': False, 'drs': False, 'start_epoch': 1}, 'tensorboard': {'enable': True}, 'mixup_alpha': 1.0, 'flat_ratio': 0.3, 'noise_ratio': 1e-10, 'noise_ratio_cls': 1e-10, 'temperature1': 0.4}, 'test': {'batch_size': 64, 'exp_id': '', 'resume_head': '', 'num_workers': 8, 'error': 0.1, 'lamda': 1000}, 'setting': {'type': 'CREMA Classification', 'num_class': 6, 'num_layers': 10}, 'eval_mode': False, 'output_dir': '', 'save_dir': '', 'seed': 0, 'use_gpu': True, 'gpu_id': '0', 'resume_model': '', 'resume_mode': 'all', 'valid_step': 5, 'pin_memory': True, 'save_fre': 10, 'print_inteval': 500, 'debug': False, 'variance': 0.0001, 'image_res': 224, 'fps': 1} ------------------------------------------------------------- Traceback (most recent call last): File "/media/image/b76bc27e-9ade-4aac-aba8-5090d03f5c24/yll/NeurIPS24-LFM-main/getPretrain.py", line 160, in <module> train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=cfg['tra

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