get_dict()解释下用法

`get_dict()`是一个Python字典(Dictionary)对象的方法，用于返回一个字典的拷贝。在调用该方法时，将会返回一个键和值与调用该方法的字典相同的新字典，而不是原始字典本身。这个方法常用于获取字典的副本，因为对字典的修改只会影响原始字典，而不会影响副本。

例如，以下是一个使用`get_dict()`方法的示例：

my_dict = {'name': 'John', 'age': 25, 'country': 'USA'}
new_dict = my_dict.get_dict()
print(new_dict)

输出结果将是:

{'name': 'John', 'age': 25, 'country': 'USA'}

在这个示例中，我们首先创建了一个包含三个键值对的字典`my_dict`，然后使用`get_dict()`方法创建了一个新的字典`new_dict`，并将其赋值给变量`new_dict`。最后，我们打印了新字典`new_dict`，这将输出与原始字典相同的键值对。

相关问题

给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
    total_num_proc = sum(list_num_proc)

    # merged_state_dict = dict()
    dict_keys = list_state_dict[0].keys()
    
    # Check if all state dicts have the same keys
    for state_dict in list_state_dict[1:]:
        assert state_dict.keys() == dict_keys

    # accumulate extra sgrad and remove from state_dict
    if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
        prefix = "extra."
        for state_dict in list_state_dict:
            del_list = []
            for key, param in state_dict.items():
                # Check if the key starts with 'extra.'
                if key[:len(prefix)] == prefix:
                    # Get the corresponding sgrad key
                    sgrad_key = key[len(prefix):]
                    
                    # Create a mask of zeroes
                    mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
                    
                    # Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
                    dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
                    dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)

                    # Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
                    self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
                    
                    # Add the key to the delete list
                    del_list.append(key)

            # Remove the keys from the state_dict
            for del_key in del_list:
                del state_dict[del_key]

这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法，主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释：

- `total_num_proc`：所有进程数的总和。
- `dict_keys`：状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次，则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`：额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典，遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头，则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量，并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。

def get_model_names(): return sorted( name for name in models.__dict__ if name.islower() and not name.startswith("__") and callable(models.__dict__[name]) ) + timm.list_models()

这段代码是用来获取可用的模型名称列表，包括PyTorch官方的预训练模型和timm库中的模型。它首先使用Python的dir()函数获取models模块中的所有属性和方法名称，然后通过判断名称是否为小写、非私有和可调用的函数来过滤出模型名称。最后，它使用timm库的list_models()函数获取timm库中的所有模型名称，并将两个列表合并并排序后返回。