model_dict = model.state_dict() state_dict = {} state_dict = {k:v for k,v in save_model_dict.items() if k in model_dict.keys()}

时间: 2024-05-23 12:15:54 浏览: 131
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model的数据绑定给控件

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这段代码的作用是将一个保存模型的字典（save_model_dict）中的键值对根据键在模型的状态字典（model_dict）中的存在进行筛选和匹配，并将匹配成功的键值对保存在新的字典中（state_dict）。具体来说，将save_model_dict中所有在model_dict中存在的键值对提取出来，并保存在state_dict中。
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pytorch 状态字典:state_dict使用详解

conv1_weight_state = torch.load('./model_state_dict.pt')['conv1.weight'] model.conv1.weight.data.copy_(conv1_weight_state) 对于参数的训练性控制，可以通过遍历模型的参数并设置requires_grad属性来...
rar

hermite_dict.rar_dict matlab_hermite

this is generate the dictionary for hermite polynomials . can be use din compression sensing.

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)

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_...

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False, **kwargs): model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

然后，代码会遍历模型的 state_dict，并将其与预训练权重进行匹配。在这个过程中，代码会跳过 conv1.weight 权重，因为该权重的维度与预训练权重不匹配。最后，将匹配后的 state_dict 加载到模型中，并返回该模型。

def _resnetRGBD(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNetRGBD(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码实现了一个RGB-D图像的ResNet模型，其中包含了一个_resnetRGBD函数，该函数接收几个参数: - arch：ResNet模型的版本，如resnet18、resnet34等。 - block：ResNet模型的基本块类型，如BasicBlock、Bottle...

def _resnet(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNet(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) # if key == 'conv1.weight': # continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

_resnet 函数实现了一个 ResNet 网络的加载过程，其中 ResNet 类是一个 ResNet 网络的实现，load_state_dict_from_url 函数用于从官方预训练模型的 URL 中下载预训练模型的参数，model.state_dict() 函数...

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False,**kwargs): """ Construct Xception. """ model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

这个函数已经被弃用了，现在应该使用torch.hub.load_state_dict_from_url()函数来代替。使用方法类似，只是函数名不同。而且，需要将预训练模型的URL作为参数传递给函数，而不是使用model_urls字典。

pretrain_model = resnet34(pretrained=False) # 94.6% num_ftrs = pretrain_model.fc.in_features # 获取全连接层的输入。新加进去的层，训练单独训练最后一层 pretrain_model.fc = nn.AdaptiveAvgPool2d(4) # 全连接层改为不同的输出，自己需要的输出 print(pretrain_model) pretrained_dict = torch.load('./resnet34_pretrain.pth') pretrained_dict.pop('fc.weight') pretrained_dict.pop('fc.bias') print(pretrained_dict) model_dict = pretrain_model.state_dict() print(model_dict) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) print(model_dict) pretrain_model.load_state_dict(model_dict) print(pretrain_model) for name, value in pretrain_model.named_parameters(): if (name != 'fc.weight') and (name != 'fc.bias'): value.requires_grad = False params_conv = filter(lambda p: p.requires_grad, pretrain_model.parameters()) # 要更新的参数在parms_conv当中 model = pretrain_model.to(device) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(params_conv, lr=1e-3) # 初始学习率 为什么会出现"ValueError: optimizer got an empty parameter list"错误

你在代码中使用了pretrained_dict.pop('fc.weight')和pretrained_dict.pop('fc.bias')来移除全连接层的权重和偏置项，确认这部分代码正确执行，并且移除了正确的键。 如果以上步骤都没有问题，那么可能是其他...

逐句翻译代码def load_trained_modules(model: torch.nn.Module, args: None): enc_model_path = args.enc_init enc_modules = args.enc_init_mods main_state_dict = model.state_dict() logging.warning("model(s) found for pre-initialization") if os.path.isfile(enc_model_path): logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path) model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu') modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules) partial_state_dict = OrderedDict() for key, value in model_state_dict.items(): if any(key.startswith(m) for m in modules): partial_state_dict[key] = value main_state_dict.update(partial_state_dict) else: logging.warning("model was not found : %s", enc_model_path)

for key, value in model_state_dict.items():迭代model_state_dict中的每个元素。 if any(key.startswith(m) for m in modules):如果当前元素的键以任何一个需要加载的模块的名称开头，则执行接下来的代码块...

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]

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...

详细解释这行代码： if args.init_method == 'random_project' or args.init_method == 'centroids': pretrain_state_dict = origin_model.state_dict() state_dict = model.state_dict() centroids_state_dict_keys = list(centroids_state_dict.keys())

接着，获取 centroids_state_dict 的所有键，并将其转换为列表形式，并赋值给 centroids_state_dict_keys。 需要注意的是，在这段代码中，没有对 centroids_state_dict 进行定义或赋值，因此它应该是在代码的...

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。...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.model_path = 'dqn.pth' if pretrained: if os.path.exists(self.model_path): self.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location='cpu'))

然后，如果pretrained参数为True，并且模型路径存在，就会使用torch.load函数加载模型参数，并通过load_state_dict方法将参数加载到模型中。 torch.load函数用于加载保存的模型参数。它接受一个文件路径...

import torch from model import AOD import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import torchvision import cv2 def test_on_img_(state_dict_path, img_cv2): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.fromarray(img_cv2) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img def test_on_img(state_dict_path, image): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.open(image) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img if __name__=='__main__': img_name = 'river' suffix = '.png' result = test_on_img('Dehaze_save/epoch11.pth', 'testbench/'+img_name+suffix) torchvision.utils.save_image(result, 'testbench/'+img_name+'_result'+suffix) 解释这段代码意思

这段代码主要实现了一个使用预训练的 AOD 模型去除图像中雾气的功能。具体来说，代码中定义了两个函数 test_on_img_() 和 test_on_img()，分别用于对输入的 OpenCV 格式图像和图像文件进行去雾操作。...

详细解释这行代码: if args.init_method == 'random_project' or args.init_method == 'centroids': pretrain_state_dict = origin_model.state_dict() state_dict = model.state_dict() centroids_state_dict_keys = list(centroids_state_dict.keys()) ##为聚类后的权重矩阵进行随机投影或直接投影，从而生成初始权重 for i, (k, v) in enumerate(centroids_state_dict.items()): if i == 0: #first conv need not to prune channel#第一层卷积层不需要进行通道剪枝，直接跳过 continue if args.init_method == 'random_project':##随即投影 centroids_state_dict[k] = random_project(torch.FloatTensor(centroids_state_dict[k]), len(indices[i - 1]))##对应i-1个保留通道索引长度 else:##直接投影 centroids_state_dict[k] = direct_project(torch.FloatTensor(centroids_state_dict[k]), indices[i - 1])##对应第i-1个保留通道索引 for k, v in state_dict.items():##遍历模型的state_dict字典 if k in prune_state_dict:##如果需要删除不需要的BN和FC层的参数 continue elif k in centroids_state_dict_keys: state_dict[k] = torch.FloatTensor(centroids_state_dict[k]).view_as(state_dict[k]) else: state_dict[k] = pretrain_state_dict[k] model.load_state_dict(state_dict)##将新生成的权重赋值给新的模型中 else: pass

如果是其中之一，它会将原始模型的权重矩阵保存到pretrain_state_dict中，并将需要聚类的权重矩阵保存到centroids_state_dict中。然后，对于每个需要聚类的权重，它会将其进行投影处理，以便生成初始权重。最后，它...

load_from = os.path.join(os.path.join(logs_save_dir, experiment_description, run_description, f"self_supervised_seed_{SEED}", "saved_models")) chkpoint = torch.load(os.path.join(load_from, "ckp_last.pt"), map_location=device) pretrained_dict = chkpoint["model_state_dict"] model_dict = model.state_dict() del_list = ['logits'] pretrained_dict_copy = pretrained_dict.copy()解释这段代码

接下来，将模型的参数字典分别存储在 pretrained_dict 和 model_dict 变量中，并将 logits 这一层从 del_list 列表中删除。最后，通过复制 pretrained_dict 中的参数字典来创建 pretrained_dict_copy ...

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)

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...

def vgg(pretrained = False): layers = [] in_channels = 3 for v in base: if v == 'M': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] elif v == 'C': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, ceil_mode=True)] else: conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1) layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)] in_channels = v # 19, 19, 512 -> 19, 19, 512 pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 19, 19, 512 -> 19, 19, 1024 conv6 = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, padding=6, dilation=6) # 19, 19, 1024 -> 19, 19, 1024 conv7 = nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=1) layers += [pool5, conv6, nn.ReLU(inplace=True), conv7, nn.ReLU(inplace=True)] model = nn.ModuleList(layers) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url("https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth", model_dir="./model_data") state_dict = {k.replace('features.', '') : v for k, v in state_dict.items()} model.load_state_dict(state_dict, strict = False) return model 给出将conv1、conv2、conv3、conv4、conv5进行融合的代码，并且将融合后的代码统一为conv1的尺寸

state_dict = {k.replace('features.', '') : v for k, v in state_dict.items()} self.load_state_dict(state_dict, strict = False) def forward(self, x): x = self.pool(self.relu(self.conv1(x))) x1 = ...

pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if (k in model_dict and 'classifier.0' not in k)} # # 更新权重 # model_dict.update(pretrained_dict)

这段代码的作用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 中的键相同且不包含 'classifier.0' 的部分提取出来，形成一个新的字典，并用新的字典来更新模型参数字典 model...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依