如何在一个新的无标签的数据集上进行标签预测？（相关搜索：分类模型）

Question

加载训练好的分类模型，在一个新的无标签的数据集上进行标签预测

谁能帮帮我，这是怎末回事 ，该怎末解决？

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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您想要解决的问题

您提问的目的是解决在一个新的无标签数据集上使用一个训练好的分类模型进行标签预测时遇到的问题。具体来说，您在尝试加载一个模型的状态字典（state_dict）到您的模型中时遇到了尺寸不匹配（size mismatch）的错误。

图片内容

图片显示了一段Python代码，其中包含了定义模型参数（如输入维度in_dim、隐藏层维度hidden_dim、类别数num_class、丢弃率dropout和预测字典prediction_dicts）和加载模型状态字典的操作。代码尝试从一个名为checkpoint.pt的文件中加载模型参数，但是发生了RuntimeError，指出了多个参数尺寸不匹配的问题。

问题出现原因

尺寸不匹配的错误通常发生在尝试将参数从一个模型加载到另一个结构不同的模型时。在您的案例中，state_dict中的参数尺寸与当前模型定义的参数尺寸不一致。这可能是因为：

1. 模型结构变化：原始训练模型的结构可能已经改变，例如层的尺寸或数量。
2. 版本不兼容：如果您使用的模型定义与保存的state_dict不兼容，也可能导致这个问题。
3. 错误的参数名称：在加载state_dict时，可能存在参数名称与模型定义中的名称不匹配的情况。

问题解决方案

为了解决这个问题，您需要确保以下几点：

1. 模型结构一致性：确保您当前的模型结构与state_dict中保存的模型结构完全一致。
2. 参数名称匹配：检查state_dict中的参数名称是否与模型定义中的名称相匹配。
3. 尺寸调整：如果模型结构有所更新，您可能需要调整state_dict中的参数尺寸或更新模型定义以匹配这些尺寸。

提供代码

由于您提供的代码片段中存在一些明显的错误，例如hidden_dim被错误地处理为字符串列表，以及prediction_dicts的字典推导式似乎也有问题。以下是修改后的代码示例：

import torch

# 假设dim_list是一个包含输入维度的列表
in_dim = dim_list
hidden_dim = [300]  # 应为整数列表，而不是字符串
num_class = 5
dropout = 0.5
prediction_dicts = {i: [64, 32] for i in range(3)}  # 修正字典推导式

# 加载模型状态字典
state_dict = torch.load('/home/zxl/CLCLSA-main/BRCA_April_10_2024_07h26m34s/checkpoint.pt')

# 定义模型，确保模型结构与state_dict中的结构一致
class CLuECL3(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, num_class, dropout, prediction_dicts):
        super(CLuECL3, self).__init__()
        # 模型定义...
        pass

    def forward(self, x):
        # 前向传播...
        pass

model = CLuECL3(in_dim, hidden_dim, num_class, dropout, prediction_dicts)
model.load_state_dict(state_dict)

# 确保模型的所有参数都已正确加载
if all([p.data.shape == state_dict[p.f'att.{i}.clf.0.weight'].shape for i in range(3)]):
    print("所有参数都已正确加载。")
else:
    print("存在尺寸不匹配的参数。")

代码运行方式

运行此代码需要有Python环境，以及安装了PyTorch库。您需要在您的机器上安装PyTorch，然后直接运行上述Python脚本。

代码预期运行结果

如果代码中的模型结构与state_dict中的结构一致，且所有参数名称都匹配，那么代码将成功加载状态字典，并且不会抛出任何尺寸不匹配的错误。

推荐相关链接

• PyTorch官方文档
• 如何使用PyTorch加载模型
• 解决PyTorch中的尺寸不匹配问题

请确保您的模型定义与保存的state_dict完全一致，这样才能避免尺寸不匹配的问题。如果问题仍然存在，您可能需要进一步检查模型定义和state_dict的内容，或者提供更多的上下文信息以获得更具体的帮助。