我有一个python脚本，用于训练和测试CNN模型。模型权重/参数在测试后通过以下方式保存：

checkpoint = {'state_dict': model.state_dict(),'optimizer' :optimizer.state_dict()}
torch.save(checkpoint, path + filename)

保存后，我立即通过使用函数加载模型：

model_load = create_model(cnn_type="vgg", numberofclasses=len(cases))

然后，我通过以下方式加载模型权重/参数：

model_load.load_state_dict(torch.load(filePath+filename), strict = False)    
model_load.eval()

最后，我将保存模型之前使用的相同测试数据提供给这个模型。
问题是，当我比较储存之前和载入之后的模型测试结果时，测试结果并不相同。我的直觉是，由于strict = False，某些参数并未传递至模型。但是，当我设定strict = True时，我收到错误。是否有解决方法？
错误消息为：

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for CNN:
        Missing key(s) in state_dict: "linear.weight", "linear.bias", "linear 2.weight", "linea r2.bias", "linear 3.weight", "linear3.bias". Unexpected key(s) in state_dict: "state_dict", "optimizer".