Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\FinancialDataAnalysis\花卉识别\界面6(窗口自适应).py", line 33, in <module> model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) # 加载保存的模型权重 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PycharmProjects\FinancialDataAnalysis\venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2189, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: Missing key(s) in state_dict: "fc.weight", "fc.bias". Unexpected key(s) in state_dict: "fc.0.weight", "fc.0.bias". 上述错误是怎么造成的，怎么解决

### PyTorch 中加载 ResNet 模型时 `state_dict` 键不匹配问题解决方案 在处理 PyTorch 的模型权重加载过程中，可能会遇到诸如 **Missing keys** 和 **Unexpected keys** 的错误提示。这通常是因为模型结构与保存的权重文件之间的键名不一致所引起的。 #### 1. 原因分析 当调用 `model.load_state_dict()` 方法时，PyTorch 尝试将存储的状态字典中的键映射到当前模型实例的参数上。如果某些键缺失或者多余，则会抛出警告或异常。具体来说： - 如果出现 **Missing keys** 警告，意味着状态字典中缺少一些对应于当前模型架构的关键参数[^2]。 - 如果出现 **Unexpected keys** 警告，说明状态字典中有额外的键并不属于当前模型的参数列表[^1]。 对于 ResNet 模型而言，常见的问题是由于全连接层 (`fc`) 或者分布式训练 (DataParallel) 导致的前缀差异所致。 --- #### 2. 解决方法 以下是几种可能的解决办法及其适用场景： ##### 方法一：调整模型定义顺序 在使用多 GPU 训练的情况下，`torch.nn.DataParallel` 可能会在权重名称前面加上 `"module."` 前缀。因此，在加载预训练权重之前应避免提前包裹 DataParallel 层次结构。正确的操作流程如下所示[^4]: ```python import torch from torchvision import models # 定义基础模型 arch = 'resnet50' model = models.__dict__[arch](pretrained=False) # 加载权重文件 checkpoint = torch.load('path_to_checkpoint.pth') model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) # 在完成权重加载后再封装成 DataParallel if torch.cuda.device_count() > 1: model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() ``` 此方式适用于从单卡环境迁移到多卡环境中运行的情况。 --- ##### 方法二：手动修改键名 如果无法更改原始代码逻辑，可以尝试通过脚本动态修正这些多余的前缀字符串。例如去除所有带有 `"module."` 开头的部分: ```python def fix_key_names(state_dict): new_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if k.startswith("module."): name = k[7:] # 移除 "module." else: name = k new_state_dict[name] = v return new_state_dict # 应用于实际案例 checkpoint = torch.load('path_to_checkpoint.pth') fixed_state_dict = fix_key_names(checkpoint['state_dict']) model.load_state_dict(fixed_state_dict) ``` 这种方法特别适合处理那些由不同版本框架导出的数据集兼容性问题。 --- ##### 方法三：忽略特定部分并继续初始化其余组件 有时我们仅希望保留网络主体而替换掉最后几层分类器等内容。此时可以通过设置选项来跳过不存在项的同时保持其他正常更新: ```python missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict( fixed_state_dict, strict=False # 设置为 False 表示允许存在 missing/unexpected keys ) print("Missing Keys:", missing_keys) print("Unexpected Keys:", unexpected_keys) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `strict=False` 参数灵活应对各种复杂情形下的迁移学习需求[^3]。 --- ### 总结 针对 PyTorch ResNet 模型加载过程中的 `load_state_dict` 出现的 `Missing key fc.weight`, `fc.bias`, `Unexpected key fc.0.weight`, `fc.0.bias` 类似错误，推荐按照以下优先级解决问题： 1. 确认是否因为 DataParallel 引入了额外命名空间； 2. 使用自定义函数清理冗余前缀； 3. 结合实际情况决定是否接受部分未完全匹配的结果并通过 `strict=False` 实施宽松策略。 ---