说明：比如我们之前定义的一个模型model_1，训练之后保存了模型参数，命名为checkpoint_1；然后我们在model_1的基础上修改了模型，在内部添加了一些新的参数（或者更改了参数的名称），命名为model_2，训练之后保存了模型参数，命名为checkpoint_2。
一般而言，我们在测试时，使用的模型model，要加载相应的模型参数信息，即checkpoint。
1，如果我们使用的模型是model_1，而加载的模型参数是checkpoint_2，这时可能会出现Unexpected key(s) in state_dict: …这类错误。因为checkpoint_2内保存的模型参数是model_2的参数，而model_2是在model_1的基础上添加了一些参数，我们把模型参数checkpoint_2加载到模型model_1上，就会多出一些不能匹配的参数。
2，如果我们使用的模型是model_2，而加载的模型参数是checkpoint_1，这时可能会出现Missing key(s) in state_dict: …这类错误。因为checkpoint_1内保存的模型参数是model_1的参数，而model_1要比model_2内部少一些参数，我们把模型参数checkpoint_1加载到模型model_2上，就会出现缺少参数这类错误。
3，如果是更改了model中参数的名称，可能会同时出现上述两种错误。如上述代码中所显示错误！
我遇到的问题是：
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertModel:
Missing key(s) in state_dict: “embeddings.position_ids”.
解决方法：
self.bert.load_state_dict(ckpt[“bert-base”]， False)