请注意红圈的地方缺了“module”关键字，导致在保存模型参数时，参数保存成了这样（模型参数是以key-value的形式保存的）,即stat_dict（key），对应的value每个值都多了一个module：

　　接下来在加载模型参数时，如果直接使用代码 model.load_state_dict(torch.load（'模型参数文件存放路径'）['state_dict'])就会出现问题。报错如下：

　　好了，既然知道了出问题的原因在哪里，那就来考虑下如何处理了，两种方案：

　　第一，修改保存模型的代码（加上"module"）后，把模型重新训练一次，重新加载即可。但我们大家都知道，这样的深度模型训练，时间一般都是以小时或者天计的，我们等不了那么久。（如果时间允许，可以这么干。哈哈！）

　　第二，在加载模型参数之前，写代码将模型参数里的"module"关键字给去掉。比如可以这么写：

　　

　实话实说，这个代码并不是我的原创，网上给出这个解决方案的地方很多。但我这里有一点不同的时，我加了个“[state_dict]”，我看到的很多地方是没有这个的，直接就是ckpt.items()。因为我并不知道他们保存模型参数的代码是怎么写的，所以也并不好评论对错。但总之一句话，我们是要通过这段代码，去掉状态字典里的"module"关键字的所以大家可以通过debug，查看这里的k取到的是什么值，应该要是取到下图所示红色框里的值，然后通过“name=k[7:]”去掉前面的"module"，然后再加载就可以了。

　文中提到一个词“[state_dict]”，大家不用太在意，有的人在保存模型参数时，用的是“model”，只要在保存和读取的时候，保持一致就可以了。

　欢迎大家对描述不清楚或者不准确的地方提出批评意见和建议！