Pytorch測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)出現(xiàn)“RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Net”

解決方法：

load_state_dict(torch.load('net.pth')

在前，增加

model = nn.DataParallel(model)

就可以了。

比如

net = NET()
net.cuda()
net = nn.DataParallel(net)
net.load_state_dict(torch.load('net.pth')

補(bǔ)充：解決RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for XXXX

在運(yùn)行代碼時(shí)遇到了這個(gè)錯(cuò)誤，顯示錯(cuò)誤對(duì)應(yīng)代碼中的state_dict，找到對(duì)應(yīng)的語句

修改前：

net.load_state_dict(torch.load(model_para_path))

修改后：

net.load_state_dict(torch.load(model_para_path),False)

我遇到的問題得到解決。經(jīng)查閱資料，我理解的原因是state_dict的四個(gè)參數(shù)之一:_module 可以用來判斷模型當(dāng)前運(yùn)行環(huán)境與之前是否相同，在默認(rèn)情況下是True（純屬個(gè)人理解，勿噴）

補(bǔ)充：使用Pytorch訓(xùn)練模型出現(xiàn)RuntimeError: CUDA out of memory錯(cuò)誤解決

訓(xùn)練：

由于GPU顯存資源有限，訓(xùn)練輸入的batchsize不能過大，過大會(huì)導(dǎo)致out of memory錯(cuò)誤。

解決方案：

將batchsize減小，甚至是為1

測(cè)試時(shí)出現(xiàn)此問題解決方案：

在測(cè)試代碼之前使用 with torch.no_grad():

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。