RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ArSSR: Unexpected key(s) in state_dict:
时间: 2025-07-06 14:49:29 浏览: 3
### 解决 PyTorch 加载 ArSSR 模型时遇到的 `Unexpected key(s) in state_dict` 错误
当加载预训练模型权重时,如果出现 `Unexpected key(s) in state_dict` 的错误提示,通常意味着保存的模型状态字典中的键名与当前模型架构的状态字典中的键名不匹配。
#### 原因分析
1. **多 GPU 训练的影响**:如果模型是在多个 GPU 上使用 `DataParallel` 或者 `DistributedDataParallel` 进行训练并保存,则会带有前缀 `"module."`[^1]。
2. **额外元数据的存在**:有时保存的不仅仅是模型参数,还可能包含了优化器状态、学习率调度器等其他信息[^4]。
3. **不同版本间的差异**:不同的框架版本可能导致保存格式有所变化,进而引发键名不符的情况[^5]。
#### 解决策略
##### 方法一:处理模块化命名空间问题
对于由 `DataParallel` 导致的键名冲突,可以通过移除或添加 `"module."` 来修正:
```python
from collections import OrderedDict
def fix_key_names(checkpoint, remove_module_prefix=True):
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in checkpoint.items():
name = k.replace('module.', '') if remove_module_prefix else f'module.{k}'
new_state_dict[name] = v
return new_state_dict
```
##### 方法二:提取特定部分作为新状态字典
针对包含多余条目的情况,可以只保留所需的参数子集来构建新的状态字典对象:
```python
import torch
# 只取 params_ema 中的内容作为实际要加载的部分
state_dict = torch.load(model_path)['params_ema']
model.load_state_dict(state_dict, strict=True)
```
##### 方法三:忽略缺失项和意外项
设置 `strict=False` 参数允许跳过那些不存在于目标网络结构里的层及其对应的权值初始化操作:
```python
try:
model.load_state_dict(torch.load(path), strict=False)
except RuntimeError as e:
print(f"Some keys were not matched due to architecture differences:\n{str(e)}")
```
通过上述方法之一应该能够有效解决大多数情况下由于键名不一致所引起的加载失败现象。具体应用哪种方式取决于实际情况以及个人需求偏好。
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