Pytorch測試神經(jīng)網(wǎng)絡時出現(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')
補充：解決RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for XXXX
在運行代碼時遇到了這個錯誤，顯示錯誤對應代碼中的state_dict，找到對應的語句
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的四個參數(shù)之一:_module 可以用來判斷模型當前運行環(huán)境與之前是否相同，在默認情況下是True（純屬個人理解，勿噴）
補充：使用Pytorch訓練模型出現(xiàn)RuntimeError: CUDA out of memory錯誤解決
訓練：
由于GPU顯存資源有限，訓練輸入的batchsize不能過大，過大會導致out of memory錯誤。
解決方案：
將batchsize減小，甚至是為1
測試時出現(xiàn)此問題解決方案：
在測試代碼之前使用 with torch.no_grad():
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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