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pytorch.load和保存-尝试继续训练时加载state_dict时出错

在PyTorch中，我们可以使用torch.save()函数将模型的state_dict保存到文件中，使用torch.load()函数加载保存的state_dict以便继续训练模型。然而，在尝试加载state_dict时，有时会遇到一些错误。

常见的错误之一是"RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for model_name"。这个错误通常是由于模型的结构发生了变化导致的。当我们尝试加载state_dict时，PyTorch会尝试将保存的state_dict与当前模型的结构进行匹配，如果发现不匹配，就会抛出这个错误。

解决这个问题的方法是确保加载state_dict的模型与保存state_dict的模型具有相同的结构。可以通过查看模型的结构和保存的state_dict的键来进行对比。如果发现有不匹配的部分，可以尝试手动调整模型的结构或者使用模型的load_state_dict()方法加载部分state_dict。

另一个常见的错误是"KeyError: 'unexpected key "key_name" in state_dict'"。这个错误通常是由于保存的state_dict中包含了当前模型中不存在的键导致的。当我们尝试加载state_dict时，PyTorch会尝试将保存的state_dict的键与当前模型的state_dict的键进行匹配，如果发现不匹配，就会抛出这个错误。

解决这个问题的方法是检查保存的state_dict的键和当前模型的state_dict的键是否匹配。可以通过打印两者的键来进行对比。如果发现有不匹配的键，可以尝试手动删除保存的state_dict中的对应键，或者使用模型的load_state_dict()方法加载部分state_dict。

总结起来，当尝试加载state_dict时出现错误时，我们应该检查模型的结构和state_dict的键是否匹配，如果不匹配，可以尝试手动调整模型的结构或者删除state_dict中不匹配的键。此外，还可以使用PyTorch提供的load_state_dict()方法加载部分state_dict，以便更灵活地处理加载错误。

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    • 解决问题Missing key(s) in state_dict

    因此，在加载模型之前，确保模型的架构与创建state_dict时的架构一致，可以通过打印两者的结构进行对比。加载模型时使用的模型类是否正确：在加载模型时，需要使用与训练模型时相同的模型类。...使用正确的模型类：在加载模型时，确保使用与训练模型时相同的模型类。如果训练时使用的是自定义的模型类，那么在加载模型时也需要使用同一个自定义模型类。...在PyTorch中，每个模型都有一个state_dict属性，它可以通过调用model.state_dict()来访问。它的主要用途是在训练期间保存模型的状态，并在需要时加载模型。...这样，我们就能够恢复模型的状态，继续训练或进行推断。 总结： state_dict是PyTorch中用于保存模型参数和缓冲区状态的字典对象。...state_dict可以用来保存和加载模型的状态，使我们能够轻松地保存、加载和共享模型的参数。

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