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()}

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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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。

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

这段代码定义了一个名为 xceptionRGBD 的函数，函数的作用是返回一个 XceptionRGBD 模型。如果 pretrained 参数为 True，那么该模型会加载预训练权重。在加载预训练权重时，代码首先会使用 model_zoo.load_url() 函数从网络上下载预训练权重，并将其加载到模型中。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。