Traceback (most recent call last):
File "/content/drive/MyDrive/main/test.py", line 193, in <module>
main()
File "/content/drive/MyDrive/main/test.py", line 187, in main
model.load_state_dict(torch.load(args.pretrained, map_location='cpu'))
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 2041, in load_state_dict
raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format(
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Net:
Missing key(s) in state_dict:
Unexpected key(s) in state_dict:
在用训练好的模型进行测试时，遇到RuntimeError 应该怎么解决？
尝试将model.load_state_dict(checkpoint['model'])
改为model.load_state_dict(checkpoint['model'],strict=False)
或model.load_state_dict(checkpoint['model'],False)
还是出现同样的报错
检查代码：仔细检查代码中可能导致RuntimeError的部分，包括变量赋值、数据类型转换、索引操作等。确保代码逻辑正确，没有语法错误或逻辑错误。
检查输入数据：RuntimeError有可能是由于输入数据的问题引起的。检查输入数据的格式、维度或范围是否符合模型的要求。如果输入数据存在异常值或缺失值，可以进行数据预处理或修复。
内存不足：RuntimeError有时可能是由于内存不足引起的。在处理大规模数据或使用占用大量内存的模型时，确保系统具有足够的内存来执行任务。可以尝试减少内存使用量、优化代码或使用更高配置的硬件设备。
版本兼容性：检查所使用的库、框架或模型的版本兼容性。某些库或模型可能对特定的依赖项版本有要求，确保所使用的版本与其兼容。
更新软件：确保所使用的软件包、库或框架是最新的版本。有时，已知的错误或问题在更新的版本中得到修复。
异常处理：在代码中使用适当的异常处理机制来捕获和处理可能引发RuntimeError的异常情况。这样可以在出现异常时进行相应的处理，避免程序崩溃或抛出未处理的异常。