在测试二阶段和三阶段模型的时候程序一直报错:
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Eff:
size mismatch for fc.weight: copying a param with shape torch.Size([18, 1000]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([14, 1000]).
size mismatch for fc.bias: copying a param with shape torch.Size([18]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([14]).
这个问题是参数的权重输出维度不同,查阅网上很多资料,也就是权重的fc层的参数不同,大佬都说把这个fc层忽略就好了。但是我找了好多感觉看不懂,最终找到了下面博主的博客。
https://blog.csdn.net/weixin_44966641/article/details/120083303
根据博主说的问题进行操作以后还是发现继续报错。
发现自己添加代码的位置错了:
eff_cls2(inner_model=Eff(num_classes=2), ckpt_path="D:\\a\\nzb_test-master\\nzb_test-master\\eff\\cls2.pth", data_pool=data_pool)
刚开始加在这里发现继续报错,问题一直得不到解决,然后就继续看自己的报错:
Traceback (most recent call last):
File "D:/a/nzb_test-master/nzb_test-master/test1.py", line 44, in <module>
data_pool=data_pool)
File "D:\a\nzb_test-master\nzb_test-master\process.py", line 318, in __init__
super().__init__(inner_model, ckpt_path, data_pool)
File "D:\a\nzb_test-master\nzb_test-master\process.py", line 39, in __init__
self.prepare()
File "D:\a\nzb_test-master\nzb_test-master\process.py", line 45, in prepare
self.inner_model.load_state_dict(ckpt)
File "D:\ananconda\envs\yolo\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1498, in load_state_dict
self.__class__.__name__, "\n\t".join(error_msgs)))
发现错误在process里面的,于是我就进去找到了prepare函数,发现在里面找到了自己需要的东西,就根据博主的方法把下面两行代码加了进去。
ckpt.pop("fc.bias") ckpt.pop("fc.weight")
你的报错是什么,这里就些什么就好了,这个语句的意思是直接把权重当中的这两个层直接忽略掉,于是就不会进行报错了。
但是我的代码还在报错,没办法就回去继续看,发现我在引用模型的时候没有加strict=False,这个语句就是指忽略掉模型和参数文件中不匹配的参数。我的代码里面并没有,于是就这一句也加在了里面,代码就跑通了。
修改后的代码如下:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-400430.html
def prepare(self): self.inner_model.cuda() ckpt = torch.load(self.ckpt_path) ckpt.pop("fc.bias") ckpt.pop("fc.weight") self.inner_model.load_state_dict(ckpt,strict=False) self.inner_model.eval()
到此,错误完全解决了!!!!!!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-400430.html
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