RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ActorNetwork: size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([128, 26]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 28]).

<think>好的，我现在需要解决用户提到的PyTorch模型加载时出现的state_dict参数尺寸不匹配的问题。具体来说，错误信息是`size mismatch for fc1.weight: checkpoint shape [128,26] vs current model [128,28]`。用户使用的是ActorNetwork，所以这可能是一个强化学习中的Actor模型，比如在PPO或DDPG算法中常见的情况。 首先，我需要回忆一下PyTorch加载state_dict的机制。当使用`load_state_dict`时，模型的结构必须与保存的checkpoint中的结构完全一致，否则会出现shape mismatch的错误。这里的问题出在`fc1.weight`层的输入维度不同：checkpoint中的是26，而当前模型是28。这意味着在定义当前模型时，`fc1`层的输入特征数可能与checkpoint保存时的结构不同。 接下来，我需要考虑可能的原因。最常见的情况是模型的输入维度被修改了。例如，用户可能在定义ActorNetwork时，输入层的维度从原来的26改成了28，导致第一个全连接层（fc1）的权重矩阵从[128,26]变成了[128,28]。输入维度的变化可能源于状态空间（state space）的调整，比如环境中的状态特征数量增加了两个，导致模型结构需要相应调整。 解决这个问题的方法有几个方向。首先，用户可以检查模型定义，确保当前模型的结构与checkpoint保存时完全一致。如果确实需要修改输入维度，比如从26到28，那么直接加载旧checkpoint会导致错误，因为权重矩阵的尺寸不匹配。此时，可能需要部分加载参数，或者调整checkpoint中的权重以适应新的结构。 另一个可能性是用户错误地加载了与当前模型结构不匹配的checkpoint文件。例如，可能误用了其他项目或不同版本的模型参数。这时需要确认checkpoint文件是否对应正确的模型架构。 接下来，我需要根据用户提供的引用信息，看看是否有相关的解决方案。例如，引用[1]中的问题也是size mismatch，可能涉及类别数的变化（比如检测模型中的类别数不同）。解决方案通常涉及调整模型结构以匹配checkpoint，或者在加载时忽略不匹配的键。引用[2]和[3]提到了保存和加载state_dict的基本方法，而引用[4]指向了一个GitHub issue，可能讨论了类似的问题，比如调整层的名称或结构。 针对用户的具体错误，可能的解决方案包括： 1. **严格匹配模型结构**：确保当前ActorNetwork的结构与生成checkpoint时的结构完全一致，特别是输入层的维度。如果用户确实需要改变输入维度，可能需要重新训练模型，或者找到与新结构匹配的checkpoint。 2. **部分加载参数**：使用`strict=False`参数来忽略不匹配的键，只加载匹配的部分。但需要注意，这可能导致某些层没有正确初始化，影响模型性能。例如： ```python model.load_state_dict(checkpoint, strict=False) ``` 这允许跳过不匹配的层，但用户需要手动处理那些未被加载的参数，可能需要重新初始化或使用其他方法补全。 3. **手动调整checkpoint中的权重**：如果输入维度变化较小（比如从26到28），可以考虑修改checkpoint中的权重矩阵，例如通过填充零或随机初始化新增的权重部分。例如，对于`fc1.weight`，原权重是26个输入特征，现在需要28个，可以在权重矩阵中添加两列，或者复制现有数据的一部分。但这种方法需要谨慎处理，可能影响模型的表现。 4. **检查模型定义和checkpoint来源**：确认使用的checkpoint是否正确，是否与当前代码版本兼容。有时候，模型结构的细微改动（如层名改变）可能导致不匹配，需要检查代码的版本历史。 此外，用户可能需要检查模型构建过程中是否有动态调整输入维度的情况，例如根据环境配置自动设置输入大小。如果环境变化导致输入维度改变，而模型结构未相应调整，就会引发此类错误。 总结来说，最直接的解决方法是确保模型结构与checkpoint一致，或者调整加载方式以适应结构变化。如果无法避免结构变化，部分加载或手动调整权重可能是必要的，但需要充分测试以确保模型性能。</think>### 解决PyTorch加载ActorNetwork模型时state_dict尺寸不匹配问题 当出现`fc1.weight`参数尺寸不匹配（checkpoint为$128 \times 26$，当前模型为$128 \times 28$）时，通常是由于模型输入层维度不一致导致。以下是分步解决方案： --- #### 1. **检查模型结构一致性** - **关键问题**：当前模型的输入维度与checkpoint训练时的模型不一致。 - **验证方法**： - 对比当前`ActorNetwork`的输入层定义与生成checkpoint时的代码，确认输入特征数是否从$26$修改为$28$。 - 例如，若模型第一层为`nn.Linear(input_dim, 128)`，需确保`input_dim`的值一致。 ```python # 当前模型定义示例（输入维度28） class ActorNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(28, 128) # 输入维度28导致问题 ``` ```python # 正确模型定义应与checkpoint一致（输入维度26） class ActorNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(26, 128) # 需恢复为26 ``` --- #### 2. **选择性加载参数（非严格模式）** - **适用场景**：若必须保留输入维度$28$且无法修改模型结构。 - **操作方法**：使用`strict=False`跳过不匹配参数，手动初始化新增维度部分。 - **风险**：未加载的层会保留随机初始化值，可能影响模型性能[^2][^4]。 ```python model = ActorNetwork().cuda() checkpoint = torch.load("actor_checkpoint.pth") # 非严格加载，跳过不匹配的fc1.weight和fc1.bias model.load_state_dict(checkpoint, strict=False) # 手动初始化新增输入维度部分（可选） with torch.no_grad(): model.fc1.weight[:, 26:] = nn.init.xavier_normal_(model.fc1.weight[:, 26:]) ``` --- #### 3. **修改Checkpoint参数（高级）** - **适用场景**：需兼容旧checkpoint且允许少量参数修改。 - **步骤**： 1. 扩展checkpoint中的`fc1.weight`从$128 \times 26$到$128 \times 28$。 2. 对新添加的权重进行合理初始化（如零填充或随机噪声）。 ```python # 加载原始checkpoint checkpoint = torch.load("actor_checkpoint.pth") # 扩展fc1.weight original_weight = checkpoint["fc1.weight"] # shape [128,26] new_weight = torch.cat([ original_weight, torch.randn(128, 2) * 0.01 # 添加随机初始化部分 ], dim=1) # 更新checkpoint中的参数 checkpoint["fc1.weight"] = new_weight # 加载修改后的checkpoint model = ActorNetwork(input_dim=28).cuda() model.load_state_dict(checkpoint) # 此时尺寸已匹配 ``` --- #### 4. **重新训练模型** - **根本解决**：如果输入维度变化是必需的（如环境状态空间从26增加到28），则需： 1. 使用新结构重新训练模型。 2. 保存新checkpoint供后续加载[^3]。 --- ### 关键原因总结 | 现象 | 原因 | 解决方案 | |------|------|----------| | `fc1.weight`尺寸不匹配 | 模型输入特征数变化（26→28） | 恢复模型结构或修改checkpoint参数 | ###