解决:RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: Missing key(s) in state_dict: “ca.fc1

  • 1. 问题
  • 2. 分析
  • 3. 解决

1. 问题

在修改完Resnet网络结构(加入attention机制)后进行train,报错:
解决:RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: Missing key(s) in state_dict: “ca.fc1_第1张图片

2. 分析

    原因是预训练模型里面的参数模型和自己修改的网络参数不对应。
    先看加载预训练模型的代码

def _resnet(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs):
  model = ResNet(block, layers, **kwargs)#自己定义的model
  if pretrained:
    state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress)#预训练的model
    model.load_state_dict(state_dict)

  return model

    其中调用model的load_state_dict方法用预训练的模型参数来初始化自己定义的新网络结构,这个方法就是PyTorch中通用的用一个模型的参数初始化另一个模型的层的操作。load_state_dict方法还有一个重要的参数是strict,该参数默认是True,表示预训练模型的层和自己定义的网络结构层严格对应相等(比如层名和维度)。
    所以当我们修改了网络结构后,如果strict之为True的时候就会报错。

3. 解决

  • 将strict的值设为False即可
def _resnet(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs):
  model = ResNet(block, layers, **kwargs)#自己定义的model
  if pretrained:
    state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress)#预训练的model
    model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
   
    """如果是加载本地下载好的预训练模型,就用torch.load(),再把strict设为False
    model.load_state_dict(torch.load("./resnet50-19c8e357.pth"),strict=False)
    """
  return model

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