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lamiastella

Untitled

lamiastella
Dec 10th, 2018
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Python 29.63 KB | None | 0 0
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  1. model_ft.load_state_dict(new_state_dict)
  2. model_ft = model_ft.to(device)
  3. result = m.evaluate_classifier(model_ft, val_dataLoader, num_emotions)
  4. confusion_matrix = result['Confusion-Matrix']
  5. m.plot_confusion_matrix(confusion_matrix, emotions)
  6. plt.savefig(output_path + output_id + '/confusion_matix.png', dpi=200)
  7. logger.info("==>ACC={:.4f}, F1 score={:.4f}, Cohens Kappa={:.4f}, AUC={:.4f}, AUC-PR={:.4f}".format(
  8.         result['ACC'], result['F1s'], result['Kappa'], result['AUC'], result['AUC-PR'] ))
  9. logger.info("==>F1 scores of each class: {}".format(result['F1s-Class']))
  10.  
  11. --------------------------------------
  12.  
  13.  
  14. ---------------------------------------------------------------------------
  15. RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
  16. <ipython-input-52-b9504c6e74ff> in <module>()
  17. ----> 1 model_ft.load_state_dict(new_state_dict)
  18.       2 model_ft = model_ft.to(device)
  19.       3 result = m.evaluate_classifier(model_ft, val_dataLoader, num_emotions)
  20.       4 confusion_matrix = result['Confusion-Matrix']
  21.       5 m.plot_confusion_matrix(confusion_matrix, emotions)
  22.  
  23. /scratch/sjn-p3/anaconda/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py in load_state_dict(self, state_dict, strict)
  24.     717         if len(error_msgs) > 0:
  25.     718             raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format(
  26. --> 719                                self.__class__.__name__, "\n\t".join(error_msgs)))
  27.     720
  28.     721     def parameters(self):
  29.  
  30. RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel:
  31.     Missing key(s) in state_dict: "module.module.module.module.module.module.module.conv1.weight", "module.module.module.module.module.module.module.bn1.weight", "module.module.module.module.module.module.module.bn1.bias", "module.module.module.module.module.module.module.bn1.running_mean", "module.module.module.module.module.module.module.bn1.running_var", "module.module.module.module.module.module.module.layer1.0.conv1.weight", "module.module.module.module.module.module.module.layer1.0.bn1.weight", "module.module.module.module.module.module.module.layer1.0.bn1.bias", "module.module.module.module.module.module.module.layer1.0.bn1.running_mean", "module.module.module.module.module.module.module.layer1.0.bn1.running_var", "module.module.module.module.module.module.module.layer1.0.conv2.weight", "module.module.module.module.module.module.module.layer1.0.bn2.weight", "module.module.module.module.module.module.module.layer1.0.bn2.bias", 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  32.     Unexpected key(s) in state_dict: "conv1.weight", "bn1.weight", "bn1.bias", "bn1.running_mean", "bn1.running_var", "bn1.num_batches_tracked", "layer1.0.conv1.weight", "layer1.0.bn1.weight", "layer1.0.bn1.bias", "layer1.0.bn1.running_mean", "layer1.0.bn1.running_var", "layer1.0.bn1.num_batches_tracked", "layer1.0.conv2.weight", "layer1.0.bn2.weight", "layer1.0.bn2.bias", "layer1.0.bn2.running_mean", "layer1.0.bn2.running_var", "layer1.0.bn2.num_batches_tracked", "layer1.0.conv3.weight", "layer1.0.bn3.weight", "layer1.0.bn3.bias", "layer1.0.bn3.running_mean", "layer1.0.bn3.running_var", "layer1.0.bn3.num_batches_tracked", "layer1.0.downsample.0.weight", "layer1.0.downsample.1.weight", "layer1.0.downsample.1.bias", "layer1.0.downsample.1.running_mean", "layer1.0.downsample.1.running_var", "layer1.0.downsample.1.num_batches_tracked", "layer1.1.conv1.weight", "layer1.1.bn1.weight", "layer1.1.bn1.bias", "layer1.1.bn1.running_mean", "layer1.1.bn1.running_var", 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