k:v for k,v in state_dict.items() if k in resnet.state_dict()什么意思

这是一个 Python 中字典解析（dictionary comprehension）的语法，用于从一个字典 state_dict 中筛选出那些键（key）同时在另一个字典 resnet.state_dict() 中也存在，并将这些键值对组成一个新的字典。具体来说，这个语句会遍历 state_dict 中的每一个键值对，判断它的键是否也在 resnet.state_dict() 中出现过，如果存在，则将这个键值对加入到一个新的字典中，否则不加入。最终，这个新的字典将只包含那些在两个字典中都存在的键值对。

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k:v for k,v in state_dict.items() if k in resnet.state_dict()

这是一个 Python 的字典解析语句，用于从一个字典 state_dict 中选取键（key）在另一个字典 resnet.state_dict() 中也存在的键值对，并将它们组成一个新的字典。具体来说，这个语句会遍历 state_dict 中的每个键值对，判断其键是否在 resnet.state_dict() 中出现过，如果是，则将该键值对加入到一个新的字典中。最终，这个新的字典将只包含那些键值对，它们的键在 resnet.state_dict() 中也存在。

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

出现"ValueError: optimizer got an empty parameter list"错误通常是因为没有可训练的参数传递给了优化器。在你的代码中，这个错误可能是由以下原因导致的：

1. 检查`params_conv`变量是否包含可训练的参数。`params_conv`应该是一个包含需要更新的参数的列表或迭代器。确保在`pretrain_model.parameters()`中有可训练的参数。

2. 确保网络模型中的参数名称与预训练模型中加载的参数名称相匹配。通过打印`pretrain_model.named_parameters()`可以查看模型中的参数名称。确保预训练模型中的参数与模型中的参数名称一致。

3. 确保预训练模型中已经移除了全连接层的权重和偏置项。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，那么可能是其他地方导致的错误。如果你能提供完整的错误信息和相关代码，我可以更详细地帮助你解决问题。