new_state_dict = state_dict.copy() # for key in state_dict: # if 'blocks' in key and 'attn' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('attn','temporal_attn') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # if 'blocks' in key and 'norm1' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('norm1','temporal_norm') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # state_dict = new_state_dict

这段代码的作用是将一个PyTorch模型的state_dict复制到一个新的字典new_state_dict中，并对一些特定的键进行修改。如果state_dict中的某些键包含字符串'blocks'和'attn'，但不包含'relative'和'mask'，则将其替换为'temporal_attn'。类似地，如果某些键包含字符串'blocks'和'norm1'，但不包含'relative'和'mask'，则将其替换为'temporal_norm'。最后，返回修改后的new_state_dict。这个代码片段可能是为了将一个模型的特定层的权重转移到另一个模型中的相应层。

相关问题

Duplicate weights for temporal attention and temporal norm # new_state_dict = state_dict.copy() # for key in state_dict: # if 'blocks' in key and 'attn' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('attn','temporal_attn') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # if 'blocks' in key and 'norm1' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('norm1','temporal_norm') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # state_dict = new_state_dict

这段代码是在加载预训练模型的过程中进行的一些操作，主要是为了避免在模型中出现重复的权重。在这段代码中，首先将原始的权重字典进行复制，然后通过遍历原始字典中的键，将其中与时间相关的注意力和归一化操作的键名进行修改，修改后的键名中将'attn'替换为'temporal_attn'，将'norm1'替换为'temporal_norm'。如果修改后的键名不在新的字典中，则将其添加到新字典中；否则，将其权重值更新为新的字典中已有的键的权重值。这样就保证了模型中不会出现重复的权重。

def xception(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = Xception(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

这段代码是定义了一个名为 `xception` 的函数，可以接收多个参数。根据函数定义，`arch`、`block` 和 `layers` 这三个参数是必须提供的，而 `pretrained` 和 `progress` 这两个参数则有默认值。在函数体内，首先使用传入的参数创建了一个 Xception 模型，并在需要时将其加载预训练权重。如果 `pretrained` 参数为 True，则会从预定义的 URL 中下载对应的权重文件，并将其加载到模型中。加载预训练权重的过程会比较耗时，建议使用 GPU 来加速运算。最后，函数返回创建的模型对象。

从报错信息来看，问题出现在调用 `xception` 函数时缺少了 4 个必须的参数：`arch`、`block`、`layers` 和 `progress`。建议检查代码中调用 `xception` 函数的地方，确保传入了正确数量的参数。