报错提示是因为在加载 InpaintGenerator 模型的 state_dict 时，模型中的一些关键参数（比如 "conv_

可能原因及解决方案：

1. 模型架构不匹配

这是最常见的原因，通常发生在你加载的模型结构和保存 state_dict 时的模型结构不一致时。例如：

• 层的名称发生了变化。
• 新增了某些层。
• 删除了某些层或修改了名称。

解决方案：确保当前的 InpaintGenerator 类与保存模型时的架构完全一致。如果你对模型结构做了修改（比如添加或删除层），可以选择：

• 修改当前的模型类，使其与保存时的架构匹配。
• 或者重新训练模型并保存新的 checkpoint。

2. 使用 strict=False 加载模型

如果你确认缺失的参数不会对模型的核心功能造成影响，可以选择使用 strict=False 来加载模型。这样即使有部分参数缺失，模型也能继续加载。

代码示例：

model = InpaintGenerator()  # 初始化模型
checkpoint = torch.load('checkpoint.pth')  # 加载模型文件
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict=False)

model = InpaintGenerator() # 初始化你的模型 checkpoint = torch.load('checkpoint.pth') # 加载模型文件 model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict=False)

设置 strict=False 后，加载模型时会忽略缺失或多余的参数。

3. 检查 checkpoint 文件

确保你正在加载的 checkpoint 文件是针对 InpaintGenerator 模型的。如果你不小心加载了错误的 checkpoint 文件，也会导致参数无法对应。

1.weight" 和 "conv_1.bias"）缺失，导致无法正确加载