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)
时间: 2023-12-25 14:07:00 浏览: 21
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
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}解释这行代码
这行代码是将预训练模型的参数字典(pretrained_dict)中与当前模型的参数字典(model_dict)中相匹配的键-值对提取出来,构成一个新的字典。其中,k表示键,v表示值,for循环遍历pretrained_dict中的每个键-值对,if语句判断该键是否在model_dict中,如果是则将该键-值对添加到新的字典中。最终得到的新字典包含了当前模型需要的预训练参数。
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。