def load_state_dict(self, state_dict, *args, **kwargs): for k in list(state_dict.keys()): if k.startswith('matcher.'): state_dict[k.replace('matcher.', '', 1)] = state_dict.pop(k) return super().load_state_dict(state_dict, *args, **kwargs)
时间: 2023-12-26 22:04:07 浏览: 27
这段代码是用来加载模型的参数,它首先遍历传入的参数字典state_dict中的所有键值对,如果键以"matcher."开头,则将这个键的值赋给新的键,新键的名称中去掉"matcher."前缀。这个步骤的目的是将模型参数字典中的键名与当前模型中定义的键名统一起来。最后,它调用父类的load_state_dict方法来完成参数加载的工作。传入的参数*args和**kwargs是用来接收任意数量的位置参数和关键字参数的,但在这个方法中没有使用到它们。
相关问题
class AttrDict(dict): def __init__(self, *args, **kwargs): super(AttrDict, self).__init__(*args, **kwargs) self.__dict__ = self
这是一个 Python 类的定义,它继承了内置的 `dict` 类。该类的作用是将字典转化为属性访问的形式。在初始化时,它会调用父类的构造函数,然后将自己的 `__dict__` 属性设置为自己,这样就可以使用属性访问来访问字典中的元素。例如,如果有一个字典 `d`,则可以使用 `d.key` 的形式来访问字典中键为 `key` 的值。
model.load_state_dicttorch.load
这不是一个问题,而是两个Python函数的调用。
`torch.load` 函数用于从磁盘读取已保存的PyTorch模型。它的用法是:
```python
model_state_dict = torch.load(PATH)
```
其中,`PATH`是已保存模型的文件路径。`torch.load`函数会返回模型的状态字典(`state_dict`)。
`model.load_state_dict`函数则是用于将模型的状态字典加载到一个已定义的模型中。它的用法是:
```python
model = ModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
```
其中,`ModelClass`是已定义的模型类,`*args`和`**kwargs`是传递给模型类的参数。`model.load_state_dict`函数会将已保存的模型权重加载到新建的模型实例中。