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)
时间: 2024-02-14 13:18:48 浏览: 20
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。
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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。
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。