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에러 메시지 설명
이 오류는 PyTorch에서 모델의 state_dict을 로드하는 과정에서 모델 구조와 저장된 파라미터의 불일치로 인해 발생합니다. 즉, 저장된 모델의 가중치와 현재 정의된 모델의 구조가 맞지 않으면 이 오류가 발생합니다.
발생 원인
- 모델 구조 변경: 저장된 가중치와 로드하려는 모델의 아키텍처가 다를 경우, state_dict를 로드할 수 없습니다. 예를 들어, 레이어의 수나 이름이 변경된 경우 발생할 수 있습니다.
- 저장된 state_dict와 모델 레이어 이름 불일치: state_dict에서 저장된 가중치의 키와 현재 모델의 레이어 이름이 일치하지 않을 때 발생할 수 있습니다.
- 부분적으로 저장된 모델: 일부 레이어만 저장된 상태에서 전체 모델에 state_dict를 로드하려고 할 때도 이 오류가 발생합니다.
- GPU와 CPU 간의 불일치: 모델을 저장할 때는 GPU로 저장하고, 로드할 때는 CPU로 로드하거나 그 반대의 상황이 발생하면 이 오류가 발생할 수 있습니다
해결 방법
- 모델 구조 확인: 모델을 저장한 후, 모델 구조를 변경하지 않았는지 확인합니다. 저장할 때 사용한 모델 아키텍처와 로드하려는 모델의 아키텍처가 동일해야 합니다.
model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) # 모델 로드
- strict=False로 설정하여 부분 로드: 일부 가중치만 로드해야 할 경우, strict=False 옵션을 사용하여 state_dict에 정의된 파라미터와 현재 모델의 파라미터가 일치하지 않더라도 일부 가중치를 로드할 수 있습니다.
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False)
- GPU와 CPU 간 호환 설정: GPU에서 저장한 모델을 CPU에서 로드하려는 경우, map_location 옵션을 사용하여 모델을 올바르게 로드할 수 있습니다.
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu')))
- 레이어 이름 또는 파라미터 크기 불일치 확인: 오류 메시지를 확인하여 어떤 레이어에서 문제가 발생했는지 확인하고, 해당 레이어의 이름이나 파라미터 크기가 일치하는지 점검합니다. 만약 불일치가 있다면, 모델 정의를 수정하거나 맞는 가중치를 사용해야 합니다.
관련 내용 및 추가 팁
- 이 오류는 주로 모델 아키텍처 변경 또는 저장된 가중치와 모델의 불일치에서 발생합니다. PyTorch의 state_dict는 모델의 학습된 파라미터(가중치 및 바이어스)를 저장하고, 이를 모델에 로드할 때 파라미터와 모델 구조가 일치해야 올바르게 동작합니다.
- 모델을 저장할 때 사용한 아키텍처와 동일한 구조로 모델을 정의해야 합니다.
- 부분적으로 가중치를 로드하거나 GPU에서 CPU로 옮길 때는 strict=False와 map_location 옵션을 적절히 사용하세요.
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