for k,v in state_dict.items(): if k in model_dict: # print(key) if k == 'conv1.weight': v = torch.cat([v,torch.zeros(32,1,3,3)], dim=1) continue model_dict[k] = v model.load_state_dict(model_dict, strict=True)

这段代码的功能是将一个预训练模型的权重加载到一个新的模型中，并且在此过程中对其中的某个权重进行了修改。具体来说，代码遍历了预训练模型的权重字典 `state_dict` 中的每一个键值对，如果该键也在新模型的权重字典 `model_dict` 中，则将其值复制到 `model_dict` 中；其中，如果键为 `conv1.weight`，则将其值进行了修改，即在第二个维度上拼接了一个 1x3x3 的零张量。最后，将修改后的 `model_dict` 加载到新模型 `model` 中。这个过程中，`strict=True` 表示只有在新模型的权重字典中存在的键才会被加载，不存在的键会被忽略。