PyTorch加载resnet_18预训练权重报错：function无load_state_dict属性

错误原因 #

你直接调用了resnet18函数的load_state_dict方法，但resnet18是torchvision提供的模型构造函数，并非实例化后的模型对象，只有实例化的模型才具备load_state_dict属性。

正确操作步骤 #

1. 导入依赖库

import torch
from torchvision.models import resnet18

2. 实例化ResNet18模型

# 若不需要torchvision自带的预训练权重，设置pretrained=False（旧版）或weights=None（新版torchvision）
model = resnet18(pretrained=False)

3. 加载并应用权重

# 读取权重文件得到权重字典
state_dict = torch.load('resnet_18.pth')
# 给实例化后的模型加载权重
model.load_state_dict(state_dict)

额外注意事项 #

如果你的权重文件与torchvision默认ResNet18的层结构不一致（比如自定义了分类头），会出现键不匹配的报错，可通过以下方式处理：

# 例如删除权重字典中与模型不匹配的最后一层参数
del state_dict['fc.weight']
del state_dict['fc.bias']
# 使用strict=False忽略不匹配的层，仅加载能匹配的参数
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者iolibitz