pytorch加载的模型踩坑之Error(s) in loading state_dict

最新推荐文章于 2024-06-18 16:15:22 发布

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最新推荐文章于 2024-06-18 16:15:22 发布 · 7.1k 阅读

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RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for CRNN:
	size mismatch for rnn.1.embedding.weight: copying a param with shape torch.Size([6736, 512]) from checkpoint

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

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01-09

2048

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。

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

weiyuxin的博客

08-11

1466

pytorch 加载模型错误： RuntimeError: Error 使用 torch.save() 保存权重时，通过 model.module.state_dict() 获取模型权重。包装后的模型参数的关键字会比没用 nn.DataParallel 包装的模型参数的关键字前面多一个"在使用nn.DataParallel之前就先读取模型，然后再使用nn.DataParallel。加载模型时使用 nn.DataParallel。保存权重前增加 module。把 module. 删掉。手动添加 module.

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1 条评论

zh13487 2020.04.17
你好博主，在学OCR小白一个，遇到了和你一样的问题，可以教教我如何修改吗？或者可否将你训练的5530模型发我一份，我的邮箱是1348714760@qq.com,感谢感谢

pytorch 学习 | 多GPU存储模型及加载参数文件的坑（Error(s) in loading state_dict for DataParallel）

湫一

06-17

3506

个人使用pytorch的时候需要用到多GPU运行，简要说明一下应用情景：单GPU不够用，你需要将模型存储在多个GPU上；当模型初始化后运行在多个GPU上，你要加载dict模型参数文件。第一个情景，我们使用 nn.DataParallel 来解决，直接上例子： # 使用nvidia-smi查看可用的设备 CUDA_DEVICE_1 = 0 CUDA_DEVICE_2 = 1 # 模型初...

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BASE_Transformer

秋月的私语

09-02

3732

严格按照作者的说明页进行训练和测试，但是跑出来的模型就是无法正常工作，而用作者的预训练模型就正常工作，百思不得其解，根据错误，逐步调试，输出，总算是找到了问题的所在！回过头看，这其实是一个很简单的问题，但是我仍然很高兴自己能够逐步分析，测试，最终找到正确的解决办法，而做到更深入地理解了代码。虽然是个并不复杂的问题，但是我花了一天半的时间才完全解决，解决的过程中经过了无数次的尝试，测试和分析，最终成功解决了问题！结果，我一脸懵逼，看不出个所以然来，维度太高，括号太多，根本没法看。

pytorch加载模型报错RuntimeError:Error(s) in loading state_dict for DataParallel

重剑无锋博客

09-14

2326

model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'],False) # 修改处从属性state_dict里面复制参数到这个模块和它的后代。如果strict为True, state_dict的keys必须完全与这个模块的方法返回的keys相匹配。如果为False,就不需要保证匹配。 ...

pytorch Error(s) in loading state_dict 使用re模块改变字典索引

Forrest97的博客

09-04

571

在使用model.load_state_dict进行权重文件加载时，类似keras中load_weights(by_name=True)，是严格按照模型的中的各个模块的名称与权重文件中state_dict 的索引进行匹配的。如果不匹配，会报错 Error(s) in loading state_dict。注意 Pytorch与keras中load_weights(by_name=False)设置不同，由于Tensorflow是静态图是可以按照网络的拓扑结构，即模型与权重文件的的层次结构进行匹配 Pytor

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

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08-11

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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 = ..

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DeepLabV3: Missing key(s) in state_dict: 的解决方法

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RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DeepLabV3: Missing key(s) in state_dict: "classifier.aspp.convs.1.0.weight", "classifier.aspp.convs.2.0.weight", "classifier.aspp.convs.3.0.weight", "classifier.classifier.0.weight". 的解决方法

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pytorch RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParall ...导入模型报错解决方法

DavidEnterpriseStar的博客

02-28

1万+

在pytorch导入模型文件时报错： RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel: Unexpected running stats buffer(s) "module.norm1.norm_func.running_mean" and "module.norm1.norm_func.running_va...

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for & size mismatch for

wangmengmeng99的博客

10-24

4866

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for & size mismatch for

python报错: RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet:size mismatch for conv1.weight: ..

syll_的博客

10-10

1531

比如我这里是加载了一个resnet的预训练模型，但是从网上下载的时候把3D的模型下成了2D的，可以看到参数少了一个维度，重新下载之后就解决啦。这些不管能不能看懂，强烈建议先换成cpu再跑一遍，显示出真实的错误原因。

解决Pytorch参数不匹配报错RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet:size mismatch for fc.weight

qq_39691492的博客

06-18

2714

解决Pytorch参数不匹配报错RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet:size mismatch for fc.weight: copying a param with shape torch.Size([2, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([100, 512]).的问题

【错误记录】RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet

a1212125227527的博客

03-02

2022

这是一次低级错误，是我第一次使用ResNet预测。完整的错误记录如下： RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: size mismatch for fc.weight: copying a param with shape torch.Size([5, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4, 512]). size mismat

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet:

weixin_42630613的博客

04-10

6973

对于这个问题，我的问题需要修改的是修改前： net.load_state_dict(torch.load(path_net)) 修改后： net.load_state_dict(torch.load(path_net),False) 具体原因见函数声明： def load_state_dict(self, state_dict, strict=True): ...

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for GoogLeNet: size mismatch for fc.weight: copying a

qq_43384629的博客

04-09

1722

我注释的这一部分就是问题提示的部分，报错显示fc.weight和fc.bias，比对我的错误，看自己的是那个不匹配，修改成自己的就行。

【Python】解决CNN中训练权重参数不匹配size mismatch for fc.weight，size mismatch for fc.bias

junewgl

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【Python】解决CNN中训练权重参数不匹配size mismatch for fc.weight，size mismatch for fc.bias

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

qq_44442727的博客

11-07

2833

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。

Error(s) in loading state_dict for UNet: Missing key(s) in state_dict:

最新发布

09-04

<think> 我们正在处理一个PyTorch模型加载问题，具体是加载UNet模型时出现Missing key(s) in state_dict错误。根据引用，这个错误通常是因为模型结构和要加载的状态字典不匹配。常见原因包括： 1. 训练时使用了多GPU（DataParallel）导致保存的state_dict键名前有"module."前缀，而加载时模型没有用DataParallel包裹，因此键名不匹配。 2. 训练和测试的模型结构不完全一致。根据引用[3]、[4]、[5]提供的解决方案，我们可以尝试以下方法： ### 解决方案1：去除键名前缀如果保存的state_dict键名含有"module."前缀（由于使用了DataParallel），而加载时模型是单GPU模型，则需要去掉这个前缀。步骤： 1. 加载state_dict 2. 遍历state_dict的键，去掉键名开头的"module." 3. 加载修改后的state_dict 示例代码（参考引用[4]）： ```python state_dict = torch.load(model_path) # 加载保存的state_dict # 创建一个新的state_dict，去掉键名前缀 new_state_dict = {} for key, param in state_dict.items(): if key.startswith('module.'): # 去掉开头的'module.'，取后面的部分 new_key = key[7:] new_state_dict[new_key] = param else: new_state_dict[key] = param # 加载新的state_dict model = UNet() # 假设这是你的模型 model.load_state_dict(new_state_dict) ``` ### 解决方案2：使用strict=False参数在加载state_dict时，设置`strict=False`，忽略不匹配的键（包括缺失的键和多余的键）。但这样可能会忽略一些重要的层，导致模型性能下降，所以谨慎使用。示例代码（参考引用[3]）： ```python model = UNet() model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=False) ``` ### 解决方案3：统一模型结构确保保存模型时的结构和加载模型时的结构完全一致。如果训练时使用了DataParallel，那么加载时也应该先使用DataParallel包裹模型，然后再加载。示例代码（参考引用[5]）： ```python model = UNet() # 如果训练时使用了DataParallel，那么加载时也要用 model = torch.nn.DataParallel(model) model.load_state_dict(torch.load(model_path)) ``` ### 建议 1. 首先检查保存的state_dict的键名，看看是否有"module."前缀。可以使用以下代码打印键名： ```python state_dict = torch.load(model_path) print(state_dict.keys()) ``` 2. 根据检查结果选择上述解决方案。 ### 总结对于UNet模型加载state_dict时出现Missing key错误，通常的解决方法是去除键名前缀（如果有多GPU训练引入的前缀）或者使用strict=False忽略不匹配的键。但最根本的解决方法是保持保存和加载时的模型结构一致。 §§相关问题§§ 1. 如何避免在保存PyTorch模型时出现键名前缀问题？ 2. 使用strict=False参数加载模型会有哪些潜在风险？ 3. 除了上述方法，还有哪些解决模型加载不匹配问题的技巧？ 4. 在多GPU训练和单GPU测试时，如何设计代码以保持模型加载的一致性？ </think> 以下是解决UNet加载`state_dict`时出现`Missing key(s) in state_dict`错误的方法总结（基于提供的引用和PyTorch最佳实践）： --- ### 错误原因分析该错误通常由**模型结构不匹配**导致，具体包括： 1. **多GPU训练残留前缀**：训练时使用`nn.DataParallel`导致键名带`module.`前缀（如`module.conv1.weight`），但测试时单GPU模型无此前缀（如`conv1.weight`）[^3][^5] 2. **模型结构变化**：训练后的模型参数与当前定义的UNet结构不同（如层名修改、增减层） 3. **权重文件损坏**：保存的`.pth`文件不完整或损坏 --- ### 解决方案 #### ✅ 方法1：去除多GPU前缀（推荐） ```python # 加载原始state_dict original_dict = torch.load("unet_model.pth") # 移除键名中的'module.'前缀 new_dict = {key.replace("module.", ""): value for key, value in original_dict.items()} # 加载修正后的state_dict model = UNet() # 初始化你的UNet模型 model.load_state_dict(new_dict) ``` > **原理**：将`module.conv1.weight` → `conv1.weight`，匹配单GPU模型结构[^3][^4][^5] #### ✅ 方法2：使用`strict=False`参数 ```python model.load_state_dict(torch.load("unet_model.pth"), strict=False) ``` > **适用场景**：仅缺失非关键层参数 > **风险**：可能忽略重要参数，导致预测错误[^3] #### ✅ 方法3：统一模型封装方式 ```python # 测试时显式声明DataParallel（需GPU环境） model = UNet() model = nn.DataParallel(model) # 与训练时一致 model.load_state_dict(torch.load("unet_model.pth")) ``` > **注意**：此方法强制测试阶段使用多GPU封装[^5] #### ✅ 方法4：检查模型一致性 ```python # 打印当前模型键名 print("Current model keys:", model.state_dict().keys()) # 打印权重文件键名 print("State_dict keys:", torch.load("unet_model.pth").keys()) # 对比差异（推荐使用Python集合） missing_keys = set(model.state_dict().keys()) - set(weights_dict.keys()) print("Missing keys:", missing_keys) ``` > **作用**：定位具体缺失的层名称[^1][^2] --- ### 预防措施 1. **保存模型时去除封装**： ```python # 训练完成后保存纯模型（非DataParallel） torch.save(model.module.state_dict(), "clean_model.pth") ``` 2. **版本控制**：确保训练/测试的UNet代码版本一致 3. **校验哈希值**：加载前验证`.pth`文件的MD5值，排除文件损坏 > 如上述方法无效，请提供完整的错误日志和模型定义代码进一步分析。 ---