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在使用MXNet加载预训练模型时，可能会遇到一些参数加载错误。以下是解决此问题的详细步骤和建议：

错误分析

当你在使用MXNet加载预训练模型时，可能会遇到以下错误：

RuntimeError: fc1aa_beta is not presented

这意味着你的模型在加载预训练参数时，缺少了一个关键的参数“fc1aa_beta”。这种情况通常发生在以下几种情况之一：

问题定位

在你的代码中，网络包含以下层：

fc1 = mx.sym.BatchNorm(data=conv_6_f, fix_gamma=True, eps=2e-5, momentum=bn_mom, name='fc1aa')
return fc1

你提到网络中有一个名为“fc1aa”的层，并且在参数中包含了这个层的参数。然而，加载预训练模型时却缺少了“fc1aa_beta”参数。这表明在预训练模型中，“fc1aa_beta”这个参数可能并未被保存或加载。

解决方法

要解决此问题，可以按照以下步骤操作：

方法一：添加缺失参数

arg_params_new['fc1aa_beta'] = mx.ndarray.array([0.0])  # 示例：添加一个beta参数

方法二：允许缺失参数

在调用mod_new.set_params时，可以设置allow_missing=True，这样可以允许缺失的参数在模型中自动处理。修改代码如下：

mod_new.set_params(arg_params_new, aux_params_new, allow_missing=True)

注意事项

最终验证

在完成参数加载和设置后，运行以下代码验证模型是否正常：

mod_new.forward([mx.data.ImageBatch(*[(112, 3, 224, 224)])])

如果没有错误输出，说明模型已经正确加载了预训练参数。

总结

通过上述方法，你可以解决“fc1aa_beta is not presented”错误。关键在于确保参数名与模型定义的一致，并在必要时允许缺失参数。