#はじめに
PyTorch Lightningで保存されたモデルを使って予測をしようとした時に、Missing key(s) in state_dict:...のエラーが出てハマった話

コードとエラー内容

コード

model = GraphConvModel.load_from_checkpoint(args.model)

エラー

    model = GraphConvModel.load_from_checkpoint(args.model)
  File "C:\Users\kimisyo\.conda\envs\OpenChem\lib\site-packages\pytorch_lightning\core\saving.py", line 158, in load_from_checkpoint
    model = cls._load_model_state(checkpoint, strict=strict, **kwargs)
  File "C:\Users\kimisyo\.conda\envs\OpenChem\lib\sitepackages\pytorch_lightning\core\saving.py", line 204, in _load_model_state
    model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'], strict=strict)
  File "C:\Users\kimisyo\.conda\envs\OpenChem\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1052, in load_state_dict
    self.__class__.__name__, "\n\t".join(error_msgs)))
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for GraphConvModel:
        Missing key(s) in state_dict: "graph_conv_layer_list.1.bias","graph_conv_layer_list.1.self_activation.weight", "graph_conv_layer_list.1.degree_liner_layer_list.0.weight","graph_conv_layer_list.1.degree_liner_layer_list.1.weight","graph_conv_layer_list.1.degree_liner_layer_list.2.weight", "graph_conv_layer_list.1.degree_l

(以下略)

#想定される原因
モデル(pl.LightningModuleを継承して作成したもの) 学習時に、隠れ層の数やサイズをコンストクタの引数で与えていたが、load_from_checkpointでは、デフォルト引数でインスタンス化したモデルに対して重みがロードされることが原因と考えられる。

#対策
当初は、モデルを構築時と同じ条件でインスタンス化し、そのインスタンス(例えばmodel)に対して以下のようにload_model_checkpointを呼び出せばよいかと思ったが、解消されず。

model.GraphConvModel.load_from_checkpoint(args.model)

色々調べた結果、以下のようにload_from_checkpointの引数に、Modelのインスタンスに与えたい引数を指定したところ解決。

model = GraphConvModel.load_from_checkpoint(args.model,
    atom_features_size=62,
    conv_layer_sizes=[20,20,20],
    fingerprints_size=50,
    mlp_layer_sizes=[100, 1]
)

今回はPyTorch Lightningに特化して書いたが、PyTorch Lightningを使わないケースでも、load_from_checkpointを使ってモデルをロードする場合、注意が必要と思われる。

参考