Python AttributeError：使用 RealESRGAN 模型时，“NoneType”对象没有属性“load_state_dict”

Question

我正在使用 Python 构建后端，以使用此 git 存储库中的 RealESRGAN 模型来升级图像：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN。

这是一个简化的

app.py

文件，我在其中运行测试：

import os
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
from realesrgan import RealESRGANer
from PIL import Image
import numpy as np
import io

app = Flask(__name__)
CORS(app)

# Initialize the RealESRGAN model
model_path = "./RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth"  # Path to the model that can be dowloaded here: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth

model = RealESRGANer(scale=4, model_path=model_path)  # Initialize the model with the specified scale

@app.route('/upscale', methods=['POST'])
def upscale_image():
    if 'image' not in request.files:
        return jsonify({"error": "No image provided"}), 400
    
    file = request.files['image']

    try:
        # Read the image file
        img = Image.open(file.stream).convert('RGB')

        # Convert image to numpy array and upscale
        img_array = np.array(img)
        upscaled_image = model.predict(img_array)

        # Convert upscaled image back to PIL format
        upscaled_image = Image.fromarray(upscaled_image)

        # Save the upscaled image to a byte stream
        img_byte_arr = io.BytesIO()
        upscaled_image.save(img_byte_arr, format='PNG')
        img_byte_arr.seek(0)

        return jsonify({"message": "Image upscaled successfully", "upscaled_image": img_byte_arr.getvalue().decode('latin1')})

    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

但是，我在尝试运行该应用程序时遇到以下错误：

model.load_state_dict(loadnet[keyname], strict=True)
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'load_state_dict'

关于如何解决这个问题有什么建议吗？

以下是我在调试时尝试做的一些事情：

加载模型：我尝试使用以下代码“手动”加载模型：

# Detect the device (GPU or CPU)
        device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

        # Initialize RealESRGANer
        self.model = RealESRGANer(
            scale=4,  # Upscale factor
            model_path=model_path,  # Model path for pretrained weights
            tile=0,  # No tiling
            tile_pad=10,  # Padding if tiling is used
            pre_pad=0,  # Pre-padding
            half=False,  # Avoid half precision issues
            device=device  # Use detected device (CUDA or CPU)
        )

        # Load the weights into the model architecture
        state_dict = torch.load(model_path, map_location=device)

        # Ensure 'params_ema' is present in the state_dict
        if "params_ema" in state_dict:
            self.model.model.load_state_dict(state_dict["params_ema"], strict=True)
        else:
            raise ValueError("The state_dict does not contain 'params_ema'. Please check the model file.")

        # Set the model to evaluation mode (important for inference)
        self.model.model.eval()

文件路径：我还添加了以下代码以确保我的模型路径正确：

print(os.path.exists("./RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth"))

替代模型：我还测试了可以在这里找到的替代模型：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth

Answer 1

问题是您尝试启动一个辅助方法，该方法需要“真实”模型作为

model

参数。该模型参数的默认值为

None

，它解释了错误消息。你可以在RealESRGANer的init

中看到它。您还可以在

下面的行中查看实际模型是如何加载到推理脚本中的。 如果您要使用的权重是固定的，您可以复制模型加载线：

model_path = "./RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth"
model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_block=6, num_grow_ch=32, scale=4)  # for `RealESRGAN_x4plus_anime_6B`
model = RealESRGANer(scale=4, model=model, model_path=model_path)

请注意，在推理脚本中，如果使用

--face_enhance

 参数，则会加载另一个模型（

code），并使用 RealESRGANer

 模型作为参数（此处称为 

upsampler

）。

另请注意，我无法测试我的解决方案，它只是基于挖掘源代码。