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Description: pytorch fused model and checkpoint has different parameter count
Submitted on January 28, 2020 at 06:30 AM

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Used keys:36
Traceback (most recent call last):
  File "/root/.vscode/extensions/ms-python.python-2020.1.58038/pythonFiles/ptvsd_launcher.py", line 43, in <module>
    main(ptvsdArgs)
  File "/root/.vscode/extensions/ms-python.python-2020.1.58038/pythonFiles/lib/python/old_ptvsd/ptvsd/__main__.py", line 432, in main
    run()
  File "/root/.vscode/extensions/ms-python.python-2020.1.58038/pythonFiles/lib/python/old_ptvsd/ptvsd/__main__.py", line 316, in run_file
    runpy.run_path(target, run_name='__main__')
  File "/root/anaconda3/lib/python3.7/runpy.py", line 263, in run_path
    pkg_name=pkg_name, script_name=fname)
  File "/root/anaconda3/lib/python3.7/runpy.py", line 96, in _run_module_code
    mod_name, mod_spec, pkg_name, script_name)
  File "/root/anaconda3/lib/python3.7/runpy.py", line 85, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "/mnt/hasanpour/Pytorch_Retinaface_quantized/test_widerface.py", line 114, in <module>
    net = load_model(net, args.trained_model, args.cpu)
  File "/mnt/hasanpour/Pytorch_Retinaface_quantized/test_widerface.py", line 95, in load_model
    model.load_state_dict(pretrained_dict, strict=False)
  File "/root/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 830, in load_state_dict
    self.__class__.__name__, "\n\t".join(error_msgs)))
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for RetinaFace:
        While copying the parameter named "ssh1.conv3X3.0.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([32, 64, 3, 3]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([32, 64, 3, 3]).
        While copying the parameter named "ssh1.conv5X5_2.0.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([16, 16, 3, 3]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([16, 16, 3, 3]).
        While copying the parameter named "ssh1.conv7x7_3.0.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([16, 16, 3, 3]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([16, 16, 3, 3]).
        While copying the parameter named "ssh2.conv3X3.0.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([32, 64, 3, 3]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([32, 64, 3, 3]).
        While copying the parameter named "ssh2.conv5X5_2.0.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([16, 16, 3, 3]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([16, 16, 3, 3]).
        While copying the parameter named "ssh2.conv7x7_3.0.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([16, 16, 3, 3]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([16, 16, 3, 3]).
        While copying the parameter named "ssh3.conv3X3.0.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([32, 64, 3, 3]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([32, 64, 3, 3]).
        While copying the parameter named "ssh3.conv5X5_2.0.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([16, 16, 3, 3]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([16, 16, 3, 3]).
        While copying the parameter named "ssh3.conv7x7_3.0.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([16, 16, 3, 3]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([16, 16, 3, 3]).
        While copying the parameter named "ClassHead.0.conv1x1.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([4, 64, 1, 1]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([4, 64, 1, 1]).
        While copying the parameter named "ClassHead.1.conv1x1.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([4, 64, 1, 1]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([4, 64, 1, 1]).
        While copying the parameter named "ClassHead.2.conv1x1.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([4, 64, 1, 1]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([4, 64, 1, 1]).
        While copying the parameter named "BboxHead.0.conv1x1.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([8, 64, 1, 1]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([8, 64, 1, 1]).
        While copying the parameter named "BboxHead.1.conv1x1.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([8, 64, 1, 1]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([8, 64, 1, 1]).
        While copying the parameter named "BboxHead.2.conv1x1.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([8, 64, 1, 1]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([8, 64, 1, 1]).
        While copying the parameter named "LandmarkHead.0.conv1x1.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([20, 64, 1, 1]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([20, 64, 1, 1]).
        While copying the parameter named "LandmarkHead.1.conv1x1.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([20, 64, 1, 1]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([20, 64, 1, 1]).
        While copying the parameter named "LandmarkHead.2.conv1x1.weight", whose dimensions in the model are torch.Size([20, 64, 1, 1]) and whose dimensions in the checkpoint are torch.Size([20, 64, 1, 1]).