model.load_state_dict(pretrained_dict.state_dict(),strict=False) AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'state_dict'

这个错误提示说明传入 `pretrained_dict` 的是一个元组（tuple）对象，而不是一个 PyTorch 的模型参数字典（state_dict）。因此，在调用 `.state_dict()` 方法时会出现错误。

请确认 `pretrained_dict` 是一个 PyTorch 模型的参数字典，或者是可以被转换成参数字典的对象。如果 `pretrained_dict` 是一个元组，你可以尝试将其转换成字典类型，例如：

pretrained_dict = {(k[7:]): v for k, v in pretrained_dict.items() if 'model.' in k}

这段代码会将元组中的每个项的键（key）的前缀 `model.` 去除，并且只保留包含该前缀的项。这样可以滤除一些无关的项，从而得到一个更加干净的参数字典。然后你可以将其传入 `load_state_dict()` 方法中。

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def xceptionRGBD(arch,pretrained=False, **kwargs): model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

这段代码定义了一个名为 xceptionRGBD 的函数，函数的作用是返回一个 XceptionRGBD 模型。如果 pretrained 参数为 True，那么该模型会加载预训练权重。在加载预训练权重时，代码首先会使用 model_zoo.load_url() 函数从网络上下载预训练权重，并将其加载到模型中。然后，代码会遍历模型的 state_dict，并将其与预训练权重进行匹配。在这个过程中，代码会跳过 conv1.weight 权重，因为该权重的维度与预训练权重不匹配。最后，将匹配后的 state_dict 加载到模型中，并返回该模型。

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False,**kwargs): """ Construct Xception. """ model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

这段代码实现了一个XceptionRGBD模型的构建，并可以选择是否使用预训练模型。如果选择使用预训练模型，它会下载预训练模型并将其加载到新模型中。然后，为了使新模型与预训练模型的参数匹配，它会对conv1.weight以外的所有参数进行复制。如果conv1.weight的形状不匹配，它会跳过这个参数的复制。

需要注意的是，代码中使用了model_zoo.load_url()函数来下载预训练模型的权重。这个函数已经被弃用了，现在应该使用torch.hub.load_state_dict_from_url()函数来代替。使用方法类似，只是函数名不同。而且，需要将预训练模型的URL作为参数传递给函数，而不是使用model_urls字典。