for key, var in net.state_dict().items(): # print("key:"+str(key)+",var:"+str(var)) print("张量的维度:"+str(var.shape)) print("张量的Size"+str(var.size())) global_parameters[key] = var.clone()这行代码是什么意思
时间: 2023-05-27 09:04:13 浏览: 160
这是一个Python代码行,使用了PyTorch中的函数state_dict(),用于获得神经网络模型的所有可训练参数(即权重和偏置)的字典对象。而for循环则遍历这个字典,分别将键(即参数名)赋值给key,值(即参数的张量)赋值给var,用于进一步操作。
相关问题
给下列代码加注释: def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]
```python
def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
total_num_proc = sum(list_num_proc)
# merged_state_dict = dict()
dict_keys = list_state_dict[0].keys()
# Check if all state dicts have the same keys
for state_dict in list_state_dict[1:]:
assert state_dict.keys() == dict_keys
# accumulate extra sgrad and remove from state_dict
if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
prefix = "extra."
for state_dict in list_state_dict:
del_list = []
for key, param in state_dict.items():
# Check if the key starts with 'extra.'
if key[:len(prefix)] == prefix:
# Get the corresponding sgrad key
sgrad_key = key[len(prefix):]
# Create a mask of zeroes
mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
# Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)
# Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
# Add the key to the delete list
del_list.append(key)
# Remove the keys from the state_dict
for del_key in del_list:
del state_dict[del_key]
```
这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法,主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释:
- `total_num_proc`:所有进程数的总和。
- `dict_keys`:状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次,则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`:额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典,遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头,则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量,并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。
for name, params in server.global_model.state_dict().items():含义
`server.global_model` 是一个 PyTorch 模型对象,`state_dict()` 方法返回该模型的所有参数的字典。`for name, params in server.global_model.state_dict().items()` 的含义是对这个字典进行遍历,其中 `name` 是参数的名称,`params` 是参数的值。
具体来说,如果 `server.global_model` 是一个包含两个参数 `"fc.weight"` 和 `"fc.bias"` 的线性层模型,那么 `server.global_model.state_dict()` 将返回一个字典,其中包含这两个参数的张量值。例如:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Linear(3, 1)
state_dict = model.state_dict()
for name, params in state_dict.items():
print("Name:", name)
print("Params:", params)
```
输出:
```
Name: weight
Params: tensor([[ 0.3549, 0.2461, 0.0297]])
Name: bias
Params: tensor([0.0391])
```
在这个例子中,`name` 分别是 `"weight"` 和 `"bias"`,`params` 则分别是这两个参数的张量值。