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

报错提示是因为在加载 InpaintGenerator 模型的 state_dict 时,模型中的一些关键参数(比如 "conv_

可能原因及解决方案:

1. 模型架构不匹配

这是最常见的原因,通常发生在你加载的模型结构和保存 state_dict 时的模型结构不一致时。例如:

  • 层的名称发生了变化。
  • 新增了某些层。
  • 删除了某些层或修改了名称。

解决方案:确保当前的 InpaintGenerator 类与保存模型时的架构完全一致。如果你对模型结构做了修改(比如添加或删除层),可以选择:

  • 修改当前的模型类,使其与保存时的架构匹配。
  • 或者重新训练模型并保存新的 checkpoint。
2. 使用 strict=False 加载模型

如果你确认缺失的参数不会对模型的核心功能造成影响,可以选择使用 strict=False 来加载模型。这样即使有部分参数缺失,模型也能继续加载。

代码示例

model = InpaintGenerator()  # 初始化模型
checkpoint = torch.load('checkpoint.pth')  # 加载模型文件
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict=False)

model = InpaintGenerator() # 初始化你的模型 checkpoint = torch.load('checkpoint.pth') # 加载模型文件 model.load_state_

当遇到 `RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Net: Missing key(s) in state_dict` 问题时,可以参考以下解决方法: - **多卡训练模型加载问题**:若模型使用并行方法训练,其 `state_dict` 的键前面会多 `"module."`,可将模型转到多卡上运行。示例代码如下: ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertConfig, BertModel pretrained_model_path = "your_pretrained_model_path" bert_model_path = "your_bert_model_path" device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") bert_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_path) bert_config = BertConfig.from_pretrained(pretrained_model_path) bert_model = BertModel.from_pretrained(pretrained_model_path) import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2,3" if torch.cuda.device_count() > 1: bert_model = torch.nn.DataParallel(bert_model, device_ids=[0, 1, 2, 3]).cuda() bert_model = bert_model.to(device) bert_model.load_state_dict(torch.load(bert_model_path)) ``` 此方法通过设置环境变量和使用 `DataParallel` 实现多卡运行,以解决键不匹配问题[^4]。 - **正确加载模型参数**:调用模型时需正确加载模型参数,即 `state_dict` 中的小字典。若直接调用模型保存路径可能报错。示例如下: ```python # 模型实例化 m_model = Tacotron2(para) m_model.load_state_dict(torch.load('save2/124500/model_final.pick')) m_model.eval() m_model.to(device) ``` 此方法强调正确加载模型参数,避免因加载方式错误导致缺少键的问题[^5]。
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