Loaded from checkpoint '/data/zhangxiaoran/MambaOut/mambaout_femto.pth' Traceback (most recent call last): File "train.py", line 994, in <module> main() File "train.py", line 460, in main model = create_model(**create_model_args) File "/data/zhangxiaoran/anaconda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/timm/models/factory.py", line 74, in create_model load_checkpoint(model, checkpoint_path) File "/data/zhangxiaoran/anaconda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/timm/models/helpers.py", line 75, in load_checkpoint incompatible_keys = model.load_state_dict(state_dict) File "/data/zhangxiaoran/anaconda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 2152, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for MambaOut: size mismatch for head.fc2.weight: copying a param with shape torch.Size([1000, 1152]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4, 1152]). size mismatch for head.fc2.bias: copying a param with shape torch.Size([1000]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4]). [2025-03-24 20:07:25,460] torch.distributed.elastic.multiprocessing.api: [ERROR] failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 3860019) of binary: /data/zhangxiaoran/anaconda/envs/pytorch/bin/python Traceback (most recent call last): File "/data/zhangxiaoran/anaconda/envs/pytorch/bin/torchrun", line 8, in <module> sys.exit(main()) File "/data/zhangxiaoran/anaconda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/errors/__init__.py", line 346, in wrapper return f(*args, **kwargs) File "/data/zhangxiaoran/anaconda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 806, in main run(args) File "/data/zhangxiaoran/anaconda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 797, in run elastic_launch( File

<think>嗯，用户遇到了PyTorch模型加载时的state_dict参数形状不匹配的问题，具体是head.fc2.weight和bias的尺寸不一致。我需要帮他分析可能的原因和解决方法。 首先，根据引用中的信息，类似的问题通常是因为模型结构定义和预训练权重不匹配。比如，用户可能在训练时修改了类别数，导致全连接层的维度变化，而加载预训练权重时没有调整，就会出现shape不匹配的错误。比如引用[2]提到fc层的形状从[2, 512]变成了[100, 512]，这说明类别数可能从2改到了100，但权重没更新。 接下来，用户提到的错误是head.fc2.weight和bias不匹配。可能需要检查模型定义中的全连接层结构，特别是输出类别数。比如，用户可能在定义模型时num_classes参数设置不正确，或者在加载预训练权重时没有正确调整这一部分。 解决方法方面，引用[3]提到使用strict=False来忽略不匹配的键，但这可能影响模型性能，因为部分参数不会被加载。更推荐的做法是调整模型结构，使其与预训练权重兼容。例如，如果预训练权重是为特定任务设计的，而用户的任务不同，可能需要修改最后的全连接层，并重新初始化这部分参数。 另外，检查模型构建时的参数是否正确也很重要。比如，引用[5]提到num_classes是根据classes.txt的行数确定的，用户需要确认这个文件是否正确，或者是否有其他配置参数影响了模型结构。比如，用户是否在加载模型时传入了正确的num_classes参数？ 还有可能是在使用timm库创建模型时，没有正确指定参数。例如，使用timm.create_model时，是否设置了正确的num_classes？或者预训练权重对应的模型结构是否与当前代码中的结构不同？ 用户可能需要分步骤排查：首先确认模型定义与预训练权重的结构是否一致，尤其是最后的全连接层；其次检查是否有配置参数错误，如num_classes或类别文件；然后考虑是否需要在加载时忽略不匹配的部分，或者修改模型结构；最后，确保加载权重后正确初始化新添加的层。 总结起来，关键点在于模型结构与权重文件的匹配，特别是输出层的维度。用户需要检查相关参数设置，调整模型结构，并适当处理权重加载的方式。</think>### PyTorch模型加载state_dict参数形状不匹配问题解决方案 #### 问题分析 当加载预训练模型时出现`size mismatch for head.fc2.weight and bias`错误，通常由以下原因导致： 1. **模型结构差异**：当前模型定义中的`head.fc2`层输入/输出维度与预训练权重文件中记录的维度不一致[^2][^4] 2. **类别数不匹配**：若涉及分类任务，可能因`num_classes`参数设置错误，导致全连接层维度与预训练权重不符[^2][^5] 3. **权重文件版本问题**：使用的预训练权重文件可能对应不同版本模型结构 #### 解决步骤 1. **检查模型定义** - 确认`head.fc2`层的输入输出维度，例如： ```python self.fc2 = nn.Linear(in_features=512, out_features=num_classes) ``` - 对比预训练权重参数形状： ```python print(checkpoint['head.fc2.weight'].shape) # 应得到类似torch.Size([N, 512]) print(checkpoint['head.fc2.bias'].shape) # 应得到类似torch.Size([N]) ``` 2. **验证类别数配置** - 确保模型初始化时使用的`num_classes`与训练时的设置一致 - 检查相关配置文件（如`classes.txt`）的行数是否与类别数对应 3. **选择性加载权重** ```python model = create_model(num_classes=your_classes) checkpoint = torch.load('mambaout_femto.pth') # 方法1：严格模式（推荐先尝试） try: model.load_state_dict(checkpoint, strict=True) except RuntimeError as e: print('Missing keys:', e.missing_keys) print('Unexpected keys:', e.unexpected_keys) # 方法2：非严格模式（可能损失精度） model.load_state_dict(checkpoint, strict=False) ``` 4. **修改模型结构** ```python # 若预训练权重维度不匹配，可新建匹配层 model.head.fc2 = nn.Linear( in_features=checkpoint['head.fc2.weight'].shape[1], out_features=your_classes ) ``` 5. **权重迁移方案** ```python # 部分加载兼容参数 pretrained_dict = {k: v for k, v in checkpoint.items() if k in model.state_dict() and v.shape == model.state_dict()[k].shape} model.load_state_dict(pretrained_dict, strict=False) ``` #### 关键验证点 - 使用`model.state_dict().keys()`与`checkpoint.keys()`对比参数名称和结构 - 确保`num_classes`在训练和推理阶段完全一致[^2] - 检查模型初始化代码是否覆盖默认参数值