MXNet 网络的 load_params 错误

当训练MXNet网络时，由服务器端GPU训练出模型：

• 在本地Mac端CPU中，无法调用load_params()加载模型；
• 在服务器端GPU中，可以调用成功；

错误如下：

AssertionError: Parameter conv0_weight is missing in file xxx.params
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Why？

尝试1

参考 关于使用load_params出现的错误 的解决方案，增加网络序列Sequential的前缀prefix参数：

net = nn.HybridSequential(prefix='net_')
with net.name_scope():
    pretrained = vision.get_model('resnet18_v1', pretrained=True).features
    net.add(pretrained)
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但是，仍然报错...

尝试2

检查服务器端和Max端的MXNet版本号：

pip show mxnet
pip show mxnet-cu80
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版本号果然不同！本地Mac是1.1.0版本，服务器是1.2.0版本。

将两个端的MXNet的版本都统一为1.1.0版本：

pip install mxnet==1.1.0
pip install mxnet-cu80==1.1.0
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重新在服务器中，训练模型，导出模型到本地Mac中，加载模型成功！

结论：在安装深度学习框架时，一定要指定包的版本，保证本地CPU和服务器GPU的版本一致。