for k, v in pretrained_dict.items(): if k in model_dict.keys() and np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v): temp_dict[k] = v load_key.append(k) else: no_load_key.append(k) model_dict.update(temp_dict) model.load_state_dict(model_dict)

这段代码主要用于将筛选后的需要加载的权重加载到当前模型中。

首先，将 temp_dict 中保存的键值对更新到 model_dict 中。然后，调用 model 的 load_state_dict 方法将 model_dict 中的权重加载到当前模型中。这样，预训练模型中的部分权重就被成功地加载到了当前模型中。

需要注意的是，如果模型中的某些权重的形状与预训练模型中的对应权重的形状不同，那么这些权重的值不会被加载。如果需要加载这些权重，需要手动调整模型中对应权重的形状使其与预训练模型中的对应权重的形状相同。

相关问题

for k, v in pretrained_dict.items(): if k in model_dict.keys() and np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v): temp_dict[k] = v load_key.append(k) else: no_load_key.append(k)

这段代码主要用于筛选需要和不需要加载的权重，并将需要加载的权重保存到 temp_dict 中。

对于预训练模型 pretrained_dict 中的每个键值对，判断该键是否在当前模型 model_dict 的键集合中，并且该键对应的张量形状是否与当前模型中对应的张量形状相同。如果满足这两个条件，则将该键值对保存到 temp_dict 中，并将该键保存到 load_key 列表中。如果不满足条件，则将该键保存到 no_load_key 列表中。

这样，load_key 列表中保存的键对应的权重会被加载，no_load_key 列表中保存的键对应的权重则不会被加载。

model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device) load_key, no_load_key, temp_dict = [], [], {} for k, v in pretrained_dict.items(): if k in model_dict.keys() and np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v): temp_dict[k] = v load_key.append(k) else: no_load_key.append(k) model_dict.update(temp_dict) model.load_state_dict(model_dict)

这段代码主要用于从预训练模型中加载部分权重到当前模型中，并返回加载情况。

首先，将当前模型的状态字典保存到 model_dict 变量中。然后，调用 torch.load 函数加载预训练模型的权重文件，并将结果保存到 pretrained_dict 变量中。接着，根据需要和不需要加载的权重的键，创建 load_key、no_load_key 和 temp_dict 变量。然后，对于 pretrained_dict 中的每个键值对，判断该键是否需要加载，如果需要加载，则将该键值对保存到 temp_dict 中，并将该键保存到 load_key 列表中；如果不需要加载，则将该键保存到 no_load_key 列表中。最后，将 temp_dict 中保存的权重更新到 model_dict 中，并调用 model 的 load_state_dict 方法将 model_dict 中的权重加载到当前模型中。

返回值包括三个列表：load_key 列表保存了需要加载的权重的键，no_load_key 列表保存了不需要加载的权重的键，temp_dict 字典保存了需要加载的权重的键值对。