希望将训练好的模型加载到新的网络上。如上面题目所描述的，PyTorch在加载之前保存的模型参数的时候，遇到了问题。
Unexpected key(s) in state_dict: "module.features. ...".，Expected ".features....". 直接原因是key值名字不对应。
表明了加载过程中，期望获得的key值为feature...，而不是module.features....。这是由模型保存过程中导致的，模型应该是在DataParallel模式下面，也就是采用了多GPU训练模型，然后直接保存的。
You probably saved the model using nn.DataParallel, which stores the model in module, and now you are trying to load it without . You can either add a nn.DataParallel temporarily in your network for loading purposes, or you can load the weights file, create a new ordered dict without the module prefix, and load it back.
解决上面的问题有三个办法：
1. 对load的模型创建新的字典，去掉不需要的key值"module".
# original saved file with DataParallel
state_dict = torch.load('checkpoint.pt') # 模型可以保存为pth文件，也可以为pt文件。
# create new OrderedDict that does not contain `module.`
from collections import OrderedDict
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in state_dict.items():
name = k[7:] # remove `module.`，表面从第7个key值字符取到最后一个字符，正好去掉了module.
new_state_dict[name] = v #新字典的key值对应的value为一一对应的值。
# load params
model.load_state_dict(new_state_dict) # 从新加载这个模型。2. 直接用空白''代替'module.'
model.load_state_dict({k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load('checkpoint.pt').items()})
# 相当于用''代替'module.'。
#直接使得需要的键名等于期望的键名。3. 最简单的方法，加载模型之后，接着将模型DataParallel，此时就可以load_state_dict。
如果有多个GPU，将模型并行化，用DataParallel来操作。这个过程会将key值加一个"module. ***"。
model = VGG()# 实例化自己的模型；
checkpoint = torch.load('checkpoint.pt', map_location='cpu') # 加载模型文件，pt, pth 文件都可以；
if torch.cuda.device_count() > 1:
# 如果有多个GPU，将模型并行化，用DataParallel来操作。这个过程会将key值加一个"module. ***"。
model = nn.DataParallel(model)
model.load_state_dict(checkpoint) # 接着就可以将模型参数load进模型。4. 总结
从出错显示的问题就可以看出，key值不匹配，因此可以选择多种方法，将模型参数加载进去。 这个方法通常会在load_state_dict过程中遇到。将训练好的一个网络参数，移植到另外一个网络上面，继续训练。或者将训练好的网络checkpoint加载进模型，再次进行训练。可以打印出model state_dict来看出两者的差别。
model = VGGNet()
params=model.state_dict() #获得模型的原始状态以及参数。
for k,v in params.items():
print(k) #只打印key值，不打印具体参数。features.0.0.weight
features.0.1.weight
features.1.conv.3.weight
features.1.conv.4.num_batches_tracked
model = VGGNet()
checkpoint = torch.load('checkpoint.pt', map_location='cpu')
# Load weights to resume from checkpoint。
# print('**************************************')
# 这个方法能够直接打印出你保存的checkpoint的键和值。
for k,v in checkpoint.items():
print(k)
print("*****************************************")
输出结果为：
module.features.0.0.weight",
"module.features.0.1.weight",
"module.features.0.1.bias
可以看出不匹配，模型的参数中，key值不同，多了module。
PS: 2020-12-25
在移植参数的过程中，对出 .total_ops和.total_params结尾的参数，可参考以下代码：
from collections import OrderedDict
checkpoint = torch.load(
pretrained_model_file_path,
map_location=(None if use_cuda and not remap_to_cpu else "cpu"))
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in checkpoint.items():
if not k.endswith('total_ops') and not k.endswith('total_params'):
name = k[7:]
new_state_dict[name] = v