请问这个问题有人遇到，怎么解决呢？

Question

size mismatch for block11.rep.4.pointwise.weight: copying a param with shape torch.Size([728, 728]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([728, 728, 1, 1]).

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

这个问题看起来是在深度学习中加载预训练模型时遇到的参数不匹配问题。具体来说，你试图从一个检查点（checkpoint）加载一个模型的参数，但在尝试复制过程中，存在一个维度不匹配的问题。这里的报错是关于名为 "block11.rep.4.pointwise.weight" 的参数。这个参数在检查点中的形状是 torch.Size([728, 728])，而在当前模型中这个参数的形状是 torch.Size([728, 728, 1, 1])。很明显这两个形状是不匹配的。

解决这个问题的方法取决于你的具体需求和你使用的模型架构。以下是一些可能的解决方案：

1. 检查模型架构和预训练模型是否匹配：确保你正在尝试加载的预训练模型与你当前的模型架构完全匹配。如果它们不完全匹配（例如，某些层的参数数量或类型不同），你可能无法成功加载所有参数，导致此类错误。确保两者完全相同。
2. 忽略特定层的参数加载：如果你确信某些层的参数可以随机初始化或者从头开始训练，你可以选择在加载预训练模型时忽略这些层。例如，你可以使用 PyTorch 的 load_state_dict 函数中的 strict=False 参数来允许不完全匹配的参数，但这样会丢弃不匹配的参数。注意这可能会改变模型的某些性能或训练结果。
3. 修改当前模型的架构：如果可能的话，你可以尝试修改当前模型的架构以匹配预训练模型的架构。这可能涉及到修改网络结构或重新设计某些层的大小和类型。这可能需要一些试错和调整以确保网络仍然正常工作并产生预期的结果。
4. 使用其他预训练模型或从头开始训练：如果上述方法都不可行，你可能需要考虑使用与当前模型架构匹配的另一个预训练模型，或者从头开始训练你的模型（这可能涉及大量的时间和计算资源）。

在处理此类问题时，重要的是要确保你的决策基于你对模型的了解和你的特定需求。选择最合适的解决方案取决于具体情况。在进行任何更改之前，最好进行充分的测试以确保模型性能不受负面影响。