训练采用线性调度器的DDPM后，切换余弦调度器推理时出现NotImplementedError的解决方法咨询

我训练了一个Diffusion模型（DDPM），使用的是线性调度器，代码如下：

scheduler = DDPMScheduler(
    num_train_timesteps=1000,
    beta_start=0.0001,
    beta_end=0.02,
    beta_schedule="linear"
)

训练完成后，我用下面的代码加载模型：

def load_checkpoint(model, optimizer, checkpoint_path):
    """Load the model and optimizer state dictionaries from a checkpoint."""
    checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location=device)
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
    start_epoch = checkpoint['epoch'] + 1  # Resume from the next epoch.
    print(f"Resuming from epoch {start_epoch}")
    return start_epoch

当我尝试切换到余弦调度器进行推理时，用了这段代码：

scheduler = DDPMScheduler(
    num_train_timesteps=1000,
    beta_schedule="cosine" 
)

结果出现了如下错误：

NotImplementedError: cosine is not implemented for <class 'diffusers.schedulers.scheduling_ddpm.DDPMScheduler'>

我尝试把DDPM调度器换成DDIM调度器，代码改成这样：

scheduler = DDIMScheduler(
    num_train_timesteps=1000,
    beta_schedule="cosine"
)

但还是得到了非常相似的错误：

NotImplementedError: cosine is not implemented for <class 'diffusers.schedulers.scheduling_ddim.DDIMScheduler'>

我不太明白自己哪里做错了，因为我从很多资料里看到，扩散模型用一种调度器（比如我用的线性）训练，然后换另一种调度器（比如余弦）进行推理是很正常的操作。请问我该怎么解决这个问题？

备注：内容来源于stack exchange，提问作者That Goofy Coder