1 问题的描述和分析
1.1 问题的描述
在同一个jupyter notebook中，实例化了一个模型A，然后又实例化了一个模型B。

我们训练的是模型B，并且在训练过程中保存了模型B的参数和对应的优化器参数。

结束训练后，退出notebook后再重新进入。实例化模型B，优化器（这里的模型B和优化器和之前训练的是一模一样的），然后载入相应的参数。

开始训练模型B，然后出现了报错。

1.2 问题的分析
在刚开始的时候，实例化了一个模型A，假设这个模型A中有10层卷积层，它们命名为：

conv2d_i (i=0, 1, 2, ..., 9)

然后又实例化了一个模型B，假设这个模型中有7层卷积层，它们命名为：

conv2d_i (i=10, 11, 12, ..., 17)

我们训练模型B时保存的优化器参数保存的是conv2d_i.w_balabala (i=10, 11, 12, ..., 17)

结束训练后，退出notebook后再重新进入。实例化模型B，其中的7层卷积层，它们命名为：

conv2d_i (i=0, 1, 2, ..., 7)

实例化优化器，然后载入相应的参数。

这时模型B的参数可以正常载入，而优化器载入的参数为conv2d_i.w_balabala (i=10, 11, 12, ..., 17)

然后训练，B模型要找优化器要参数，B模型找的是自己的层的名称对应的参数，也就是B模型要找的是conv2d_i.w_balabala (i=0, 1, 2, ..., 7)，而优化器中只有命名为conv2d_i.w_balabala (i=10, 11, 12, ..., 17)的参数，所以就报错：“conv2d_0.w_balabala 应该要在优化器的参数列表中”

原话 “conv2d_0.w_0_moment1_0 should in state dict”

2解决办法
法1：在我们预训练模型B的时候，要确保这个模型B是我们开启notebook后第一个实例化的模型。然后在我们之后重新训练模型B的时候，也要确保这个模型B是开启notebook后第一个实例化的模型。

法2：如果你是已经训练了模型，现在要重新训练，那就只能修改优化器参数字典的变量的命名方式了。