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)
时间: 2023-12-25 09:03:49 浏览: 29
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。
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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。
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_dict`。其中 `'classifier.0'` 是指模型中的分类器部分的第一个全连接层,这个层的参数通常是需要重新训练的。因此这段代码的作用是保留预训练模型中与当前模型相同的部分,而对于分类器部分的第一个全连接层,采用当前模型的随机初始化参数进行训练。这样可以在一定程度上缓解预训练模型与当前任务的差异,提高模型在当前任务上的表现。