raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for FBSD:

<think>好的，用户遇到了在加载ResNet模型state_dict时出现的RuntimeError，提示缺少key。这个问题通常是因为模型结构不匹配导致的，比如模型定义时添加了新的模块，但加载的state_dict没有这些部分。用户可能在ResNet中添加了CBAM模块，而加载的预训练模型没有包含这些模块的参数，导致key不匹配。 首先，我需要回忆一下PyTorch中加载state_dict的机制。当使用load_state_dict时，模型的结构必须与state_dict中的键完全匹配，否则会报错。如果用户自定义的模型（比如ResNet with CBAM）比预训练模型多了CBAM模块的参数，那么预训练的state_dict里自然没有这些键，导致missing keys错误。 解决方法通常有两种：一种是严格加载，即忽略缺失的键；另一种是修改模型结构，使其与预训练模型的键匹配。但用户可能希望保留CBAM模块，所以第一种方法更合适。这时候需要在加载时设置strict=False，允许忽略不匹配的键。 另外，用户可能需要确保在定义模型时正确注册了所有参数，特别是CBAM模块中的参数。比如，如果CBAM模块中有通过register_buffer注册的缓冲区（如BatchNorm的running_mean），这些也需要正确初始化，否则即使加载了参数，也可能因为结构不同而报错。 还有可能用户没有正确地将CBAM模块集成到ResNet中，导致模型层的名称与预训练模型不匹配。例如，ResNet的原有层名称可能被改变，比如在某个卷积层后添加了CBAM，导致后续层的名称变化，从而state_dict中的键无法对应。 此外，用户是否在加载预训练模型后进行了部分参数加载？比如，只加载了部分层的参数，而其他层（如CBAM部分）保持随机初始化。这时候需要确保加载时忽略缺失的键，并且正确初始化新增的模块。 还需要考虑是否在保存模型时，模型的state_dict包含了所有必要的参数，包括通过register_buffer注册的缓冲区。如果保存的模型缺少这些缓冲区参数，加载时同样会报错。 举个例子，假设用户修改了ResNet的某个层，添加了CBAM模块，那么预训练的state_dict中该层的参数名称可能与新模型中的名称不一致。比如，原ResNet的layer1.0.conv1.weight对应的层可能在新模型中变成了layer1.0.CBAM.conv.weight，这样就会导致键不匹配。 因此，解决步骤可能包括： 1. 检查模型定义是否正确，确保CBAM模块被正确添加，并且所有参数和缓冲区都已注册。 2. 在加载预训练模型时使用strict=False，允许缺失的键。 3. 确保新增的CBAM模块的参数被正确初始化，可能需要进行自定义初始化或加载其他预训练参数。 4. 如果有部分预训练参数可以复用，可能需要手动将对应层的参数复制到新模型中。 另外，用户提到的引用[2]中关于register_buffer的作用，说明在CBAM模块中如果有需要持久化但不需梯度的参数（如BN的running_mean），应该使用register_buffer注册，这样这些参数会被包含在state_dict中。如果用户没有正确注册这些缓冲区，加载时也会出现missing keys的问题。 总结来说，用户需要确保模型结构修改后的所有参数和缓冲区正确注册，并且在加载预训练权重时允许缺失新增模块的键，同时正确处理原有参数的加载。</think>关于加载ResNet模型state_dict时出现RuntimeError: Missing keys问题的解决方案： 1. **核心原因分析** - 当模型结构新增CBAM模块后，原始ResNet预训练权重缺少对应参数 - 模型层命名规则改变导致键值不匹配，例如新增的`cbam1.conv.weight`等参数 - 使用`register_buffer`注册的缓存参数未被正确继承[^2] 2. **解决方案步骤** (1) **非严格加载模式** ```python model = ResNetWithCBAM() pretrained_dict = torch.load('resnet.pth') model.load_state_dict(pretrained_dict, strict=False) # 关键设置 ``` (2) **参数对齐检查** ```python missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict(pretrained_dict, strict=False) print("Missing keys:", missing_keys) # 应包含CBAM相关参数 print("Unexpected keys:", unexpected_keys) # 应为空列表 ``` (3) **分层加载策略** ```python # 仅加载可匹配参数 model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict and v.size() == model_dict[k].size()} model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict) ``` 3. **CBAM集成注意事项** - 确保在模块初始化时正确注册所有参数： ```python class CBAM(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(...) self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(1)) # 示例缓存参数 ``` 4. **初始化策略优化** - 对新增CBAM层使用He初始化： ```python def weights_init(m): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') model.cbam.apply(weights_init) ```

### PyTorch 中加载 ResNet 模型时 `state_dict` 键不匹配问题解决方案 在处理 PyTorch 的模型权重加载过程中，可能会遇到诸如 **Missing keys** 和 **Unexpected keys** 的错误提示。这通常是因为模型结构与保存的权重文件之间的键名不一致所引起的。 #### 1. 原因分析 当调用 `model.load_state_dict()` 方法时，PyTorch 尝试将存储的状态字典中的键映射到当前模型实例的参数上。如果某些键缺失或者多余，则会抛出警告或异常。具体来说： - 如果出现 **Missing keys** 警告，意味着状态字典中缺少一些对应于当前模型架构的关键参数[^2]。 - 如果出现 **Unexpected keys** 警告，说明状态字典中有额外的键并不属于当前模型的参数列表[^1]。 对于 ResNet 模型而言，常见的问题是由于全连接层 (`fc`) 或者分布式训练 (DataParallel) 导致的前缀差异所致。 --- #### 2. 解决方法 以下是几种可能的解决办法及其适用场景： ##### 方法一：调整模型定义顺序 在使用多 GPU 训练的情况下，`torch.nn.DataParallel` 可能会在权重名称前面加上 `"module."` 前缀。因此，在加载预训练权重之前应避免提前包裹 DataParallel 层次结构。正确的操作流程如下所示[^4]: ```python import torch from torchvision import models # 定义基础模型 arch = 'resnet50' model = models.__dict__[arch](pretrained=False) # 加载权重文件 checkpoint = torch.load('path_to_checkpoint.pth') model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) # 在完成权重加载后再封装成 DataParallel if torch.cuda.device_count() > 1: model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() ``` 此方式适用于从单卡环境迁移到多卡环境中运行的情况。 --- ##### 方法二：手动修改键名 如果无法更改原始代码逻辑，可以尝试通过脚本动态修正这些多余的前缀字符串。例如去除所有带有 `"module."` 开头的部分: ```python def fix_key_names(state_dict): new_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if k.startswith("module."): name = k[7:] # 移除 "module." else: name = k new_state_dict[name] = v return new_state_dict # 应用于实际案例 checkpoint = torch.load('path_to_checkpoint.pth') fixed_state_dict = fix_key_names(checkpoint['state_dict']) model.load_state_dict(fixed_state_dict) ``` 这种方法特别适合处理那些由不同版本框架导出的数据集兼容性问题。 --- ##### 方法三：忽略特定部分并继续初始化其余组件 有时我们仅希望保留网络主体而替换掉最后几层分类器等内容。此时可以通过设置选项来跳过不存在项的同时保持其他正常更新: ```python missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict( fixed_state_dict, strict=False # 设置为 False 表示允许存在 missing/unexpected keys ) print("Missing Keys:", missing_keys) print("Unexpected Keys:", unexpected_keys) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `strict=False` 参数灵活应对各种复杂情形下的迁移学习需求[^3]。 --- ### 总结 针对 PyTorch ResNet 模型加载过程中的 `load_state_dict` 出现的 `Missing key fc.weight`, `fc.bias`, `Unexpected key fc.0.weight`, `fc.0.bias` 类似错误，推荐按照以下优先级解决问题： 1. 确认是否因为 DataParallel 引入了额外命名空间； 2. 使用自定义函数清理冗余前缀； 3. 结合实际情况决定是否接受部分未完全匹配的结果并通过 `strict=False` 实施宽松策略。 ---