Error(s) in loading state_dict for Module

最新推荐文章于 2025-05-21 11:59:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-21 11:59:08 发布 · 3.3k 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文详细解析了使用不同版本的PyTorch进行多GPU训练与单GPU预测时遇到的错误，并提供了解决方案。通过调整模型加载状态字典的方式，可以有效避免因训练与预测时GPU数量不一致导致的问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

~~经过分析是用torch0.4.1版本训练，用0.4.0版本预测的时候报的异常~~or

查看torch版本

import torch
print(torch.__version__)  #注意是双下划线

经过多次测试，我发现，这个问题是由以下原因引起的：

当你训练的时候用多卡训练，但是测试的时候用一张卡测试，或者反过来，就会出现类似于上图这种error

将

model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])

改为

model.load_state_dict({k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load(checkpoint_path)['state_dict'].items()})

即可

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

ZHAGNQ

关注关注

1
点赞
踩
3

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: Unexpected key(s) in state_dict: “bn1.num

优快云精品推荐

01-09

1879

在这个特定的情况下，错误信息中提到了多个“num_batches_tracked”键。这类键在某些 PyTorch 版本中存在，而在其他版本中可能不存在。方法会加载所有匹配的键，而忽略任何不匹配的键，从而避免了这个错误。但是，这种方法应谨慎使用，因为它可能掩盖模型结构和状态字典之间的不一致问题。这样做会使得 PyTorch 忽略不匹配的键，只加载那些与模型结构相匹配的键。这通常发生在模型的结构和要加载的状态字典不完全匹配时。解决这个问题的一个常见方法是在加载状态字典之前，明确地忽略不匹配的键。

load_state_dict报错: Error(s) in loading state_dict for XXX: Missing keys(s) in state_dict: ....

gray___的博客

03-10

4919

1. 报错内容 /opt/tools/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py in load_state_dict(self, state_dict, strict) 1221 1222 if len(error_msgs) > 0: -> 1223 raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Error(s) in loading state_dict

qq_43391414的博客

07-09

1276

这个错误是因为model.load中的model的问题。你下载到了别人的模型参数文件，但是这个model你必须先按照别人的代码中那个model构造，而不能是你的model。也就是说，单单下载别人的模型参数文件时没有用的，还1.得知道那个人的 class Model(nn.Module): 是怎么定义的。 2.以及初始化模型的时候传入的那些超参数是什么。知道了这两个之后，就可以： model=Model(那个人的超参） model.load（那个人的模型参数文件）然后就成功了，我们免去了训练过程，得

模型加载出现问题，RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet：Missing key(s) in state_dict...

qq_53763141的博客

03-07

1482

这是因为用DataParallel训练的模型数据并行方式的，key中会包含”module“关键字。（2）去掉DataParallel 预训练model中的module(可行权重值一致)

Pytorch 多卡训练报错 RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified

最新发布

既脱春火的博客

05-21

286

查了很多资料，都说是in_place的问题，主要是在relu以及 +=、*=的问题上，再有就是pytorch版本（pytorch内置的模型中会出现in_place问题）；relu的问题还能通过下面这个函数替换参数解决，+=、*=这种问题好像只能通过修改代码实现。主要是添加broadcast_buffers=False这个参数，问题解决了。

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

weixin_57948968的博客

05-05

690

这个错误通常是因为键值对不匹配的问题，也就是说在训练过程中，你保存的checkpoints文件中的键值对对应不上，这个时候你需要把原来的训练的文件删除，然后再重新进行训练即可。

pytorch加载模型错误 RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Model: Missing key(s) in state_dict

edward_zcl的博客

04-28

3653

模型在保存时侯以键对值保存，同时在加载时根据现在网络的键值查找模型对应的键值，然后加载。一般报错是因为模型和网络的键值不匹配。 1、最常见的问题是键值多了或者少了 module. 此种情况是模型在DataParallel或者DDP训练后保存的键值有module. ，对应的网络的键值则没有module. 1)可以通过： model = nn.DataParallel(model) 将模型的键值...

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet

A_John 的博客

03-20

1万+

文章目录 1、错误提示 ``RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: Missing key(s) in state_dict: `` ``load_state_dict`` 中 strict 参数默认是 True ：表示预训练模型的层和自己定义的网络结构层严格对应相等（如层名和维度）

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Model: size mismatch for model.24.m.0.weight....

qq_44442727的博客

11-07

2697

但是，这处的问题并不好改，如果也是使用yolov5_rotated代码训练，建议对照yolov5的训练代码，可以发现这个rotated框架在优化器部分的代码写的不完善，而且预训练判断部分的代码也有问题，即使成功训练起来，epoch数量也不是从0，1开始，所以主要还是框架考虑不够完善。查找了一些办法，基本上是关于 loading_state_dict()的用法，如何去处理加载的权重，开始直接定位到了ckpt[‘model’]的这几层的权重，强行将几层的权重维度匹配到model中，但是训练时仍然没有解决问题。

PyTorch加载模型出现Error(s) in loading state_dict() for Model问题，Unexpected key(s) in state_dict: “...“

Albert的博客

11-04

3万+

问题：模型在训练过程中可以正常训练，但是测试的时候出现了错误，如下所示： RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ModuleList: Missing key(s) in state_dict: "0.weight", "1.weight", "1.bias", "1.running_mean", "1.running_var", Unexpected key(s) in state_dict: "conv1.weight", "bn1.we

加载模型出现 RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Model: Missing key(s) in state_dict

热门推荐

程序员的博客

08-11

8万+

今天准备加载一个模型来测试的时候发现了一个问题，加载总是失败，报错是RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Model: Missing key(s) in state_dict"convd1.0.weight", "convd1.0.bias", "convd1.1.weight" 。咋一看，难道是因为我取值的问题，然后debug了一下，发现我的state_dict是符合要求的，但是为什么出现加载不了？问题代码 model = ..

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

lei_qi的博客

07-09

1万+

使用torch.nn.DataParallel多卡训练模型之后，加载模型前也需要打开多卡读取模型。我最近使用多卡训练了一个模型。保存的方式是state_dict的方式。然后在加载模型的时候就一直出错。 raise RuntimeError(‘Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}’.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertMultiClassification: Missi

torch RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for CRNN:

hzhj的博客

01-13

3579

加载训练的模型报如下错误。 >>> model.load_state_dict(torch.load(model_path)) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/dist-pa...

深度学习避坑提示：RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Model: Missing key(s) in state_dict

tuanzi2809的博客

02-19

1万+

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

kohya_ss训练lora报错:RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for SdxlUNet2DConditionModel

qq_43103951的博客

11-21

1122

报错截图:原因是因为基模是基于SD1.5训练的,但是在khoya_ss的UI界面勾选了SDXL model导致报错:取消勾选就行了。

赛博丹炉训练问题RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet2DConditionModel:Missing key(s)...

weixin_57625762的博客

08-05

995

新手小白在优快云上的第一篇记录，还望大家多多鼓励。今天在使用赛博丹炉训练lora时，开始训练出现报错提醒：RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNet2DConditionModel:Missing key(s) in state_dict:,记录一下解决过程与结果。

已解决：RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for U2Net

qq_53354720的博客

08-14

595

这是权重文件中的某些层的数据类型（如浮点数精度）与模型中的对应层不一致导致的。解决办法：在加载权重时使用。参数来忽略不匹配的层。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for

weixin_36670529的博客

04-24

1万+

1.在载入模型参数前加上： model = nn.DataParallel(model) 2.更改torch版本部分原因是模型之间torch版本不匹配导致，加载使用模型时和训练模型时的环境不一致，可以重新安装torch 3.增加load_state_dict()属性 model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict=False) ...

Error(s) in loading state_dict for CNN

05-17

这个错误通常是由于尝试使用不同形状的模型参数加载模型状态字典而导致的。请检查您正在加载的状态字典是否与您尝试加载它的模型具有相同的形状。您可以使用以下代码检查您的模型状态字典的形状： ```python model = YourModel() state_dict = torch.load('your_state_dict.pth') print(state_dict.keys()) # 查看字典中包含哪些参数 print(model.state_dict().keys()) # 查看模型中包含哪些参数 ``` 如果这两个打印出来的结果不同，那么您需要调整您的状态字典或模型以匹配它们的形状。您可以通过调整您的模型定义或使用 PyTorch 的 `nn.Module.load_state_dict()` 方法来实现这一点。例如： ```python model = YourModel() state_dict = torch.load('your_state_dict.pth') new_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): name = k.replace('module.', '') # 处理多GPU训练的情况 new_state_dict[name] = v model.load_state_dict(new_state_dict) ``` 这样，您就可以将状态字典加载到您的模型中，而不会出现形状不匹配的错误。