“load_state_dict self.class.name, “\n\t”.join(error_msgs))) RuntimeError: Error(s) in loading state_

本文解决了一个常见的模型加载问题,即由于训练模型与预测加载模型不一致导致的运行时错误。通过调整load_state_dict方法的strict参数为False,成功解决了权重名称不匹配的问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

“load_state_dict self.class.name, “\n\t”.join(error_msgs))) RuntimeError: Error(s) in loading state_for ***

    model = create_model(num_classes=num_classes).to(device)
    model_weight_path = "./weights/best_model.pth"
    checkpoint = torch.load(model_weight_path, map_location=device)
    state_dict  = checkpoint['state_dict']
    model.load_state_dict(state_dict)
  1. 多半是训练保存的模型与预测加载的模型不一致所导致(个人因权重名称输入错误引起)
  2. 将load_state_dict(state_dict) 改成  model.load_state_dict(state_dict, strict=False)

load_state_dict方法参数的官方说明 strict 参数默认是true,是否严格要求state_dict中的键与该模块的键返回的键匹配。 

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