model = Unet(num_classes=num_classes, pretrained=pretrained, backbone=backbone).train() if not pretrained: weights_init(model) if model_path != '': # ------------------------------------------------------# # 权值文件请看README，百度网盘下载 # ------------------------------------------------------# print('Load weights {}.'.format(model_path)) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(device) model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device) # pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)} for k, v in pretrained_dict.items(): if k not in model_dict: print('no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!') print(k) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} # 排除新加入的模块 与 model_dict不同名的层都被忽略 print('\n') for k, v in pretrained_dict.items(): if not (np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)): print('no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!shape') print(k) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)} # 排除bufen_dict里与 model_dict 不同形状的权重 print('!!!!') model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict)这段代码啥意思

这段代码实现了一个加载预训练权重的功能。首先根据传入的参数创建一个 Unet 模型，如果不是预训练模型，则初始化权重。如果传入了预训练模型的路径，则加载该路径下的预训练权重。

在加载预训练权重时，代码首先判断预训练权重中是否有新加入的模块，如果有则提示“no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!”。然后将预训练权重中与模型不同名的层都被忽略，然后判断模型中每个权重的形状是否与预训练权重中对应的形状相同，如果不同则提示“no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!shape”。最后将预训练权重中与模型形状相同的权重加载到模型中。

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model = Unet(num_classes=num_classes, pretrained=pretrained, backbone=backbone).train() if not pretrained: weights_init(model) if model_path != '': # ------------------------------------------------------# # 权值文件请看README，百度网盘下载 # ------------------------------------------------------# print('Load weights {}.'.format(model_path)) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(device) model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device) # pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)} for k, v in pretrained_dict.items(): if k not in model_dict: print('no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!') print(k) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} # 排除新加入的模块 与 model_dict不同名的层都被忽略 print('\n') for k, v in pretrained_dict.items(): if not (np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)): print('no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!shape') print(k) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)} # 排除bufen_dict里与 model_dict 不同形状的权重 print('!!!!') model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict)详细解释以及库函数参数

这段代码是用来加载预训练的权重文件并将其应用到模型中的。

首先，通过 `Unet()` 函数创建了一个名为 `model` 的 Unet 模型，并根据传入的参数 `pretrained` 和 `backbone` 是否为 `True` 或者有值，来决定是否加载预训练模型的权重。如果 `pretrained` 为 `False`，则调用 `weights_init()` 函数对模型进行权重初始化。

接下来，如果传入的 `model_path` 不为 `''`，则说明要加载预训练的权重文件。通过 `torch.load()` 函数加载权重文件，并通过 `map_location` 参数指定权重文件应该在哪个设备上运行。然后，将模型的状态字典存储在 `model_dict` 变量中，将预训练模型的状态字典存储在 `pretrained_dict` 变量中。

对于预训练模型中的每个键-值对，代码会检查其是否存在于模型中。如果不存在，则输出 "no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!" 和该键。然后，通过列表推导式，将 `pretrained_dict` 中键不存在于 `model_dict` 中的键-值对移除。接着，对于每个键-值对，代码会检查其形状是否与模型中的相同。如果不同，则输出 "no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!shape" 和该键。然后，通过列表推导式，将 `pretrained_dict` 中形状与 `model_dict` 不同的键-值对移除。最后，将 `pretrained_dict` 中的键-值对合并到 `model_dict` 中，并通过 `model.load_state_dict()` 函数将新的状态字典加载到模型中。

self.encoder = smp.Unet( encoder_name=cfg.backbone, encoder_weights=weight, in_channels=cfg.in_chans, classes=cfg.target_size, activation=None, )

这段代码使用了 segmentation_models_pytorch 库中的 Unet 模型作为编码器(encoder)，并指定了模型的 backbone、输入通道数、输出通道数、激活函数等参数。其中，encoder_weights 参数用于指定预训练的权重文件路径，如果不需要使用预训练权重则可以设置为 None。Unet 模型是一种常用的图像分割模型，可以用于将输入图像分割成多个部分，每个部分对应一个输出通道。