pytorch学习002- -debug（load_state_dict() missing 1 required positional argument: ‘state_dict‘）

最新推荐文章于 2025-11-26 13:19:27 发布

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本文介绍如何使用Python和PyTorch将GPU上训练得到的模型转换为可在CPU环境中进行推理的.pt文件。主要内容包括解决在加载模型状态字典时遇到的TypeError错误及“Unexpected key(s) in state_dict”问题。

Python3.11

Conda

Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

Debug

savept.py文件用来将gpu上训练的模型转换为cpu上推理可用的pt文件
以下为部分代码：

import torch

from model import NET

print(torch.__version__)  # 1.10.1+cpu

model = NET
device = torch.device('cpu')
state_dict = torch.load(PATH, map_location=device)

model.load_state_dict(state_dict, strict=False)

具体的报错内容
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
TypeError: load_state_dict() missing 1 required positional argument: ‘state_dict’

=打印一下state_dict: 在这里插入图片描述
可以看到的是正常的，一个关键在于实例化*
参考

修改：model= NET()
这个地方是属于实例化错误，以后的学习过程中应当重视基础。
补充：
在测试过程中遇到了一个“Unexpected key(s) in state_dict”的问题
解决方案：优快云博客