model = dict(backbone=dict(frozen_stages=-1, drop_path_rate=0.2, t_relative=True), test_cfg=dict(max_testing_views=4))
时间: 2023-06-23 10:09:23 浏览: 50
这是一个字典类型的变量,其中包含了模型的一些配置信息。其中,backbone表示模型的主干网络,frozen_stages表示冻结模型的前几个阶段,drop_path_rate表示DropPath的比率,t_relative表示是否使用相对时间编码。test_cfg表示测试时的一些配置信息,max_testing_views表示测试时最多使用的视角数量。
相关问题
__setattr__ = dict.__setitem__
在提供的代码中,`__setattr__`方法被重写为`dict.__setitem__`,这意味着当我们给对象的属性赋值时,实际上是调用了`dict.__setitem__`方法来设置字典中的键值对。这样做的目的是为了让对象支持通过点操作符来设置属性,使得对象可以像访问属性一样访问字典的键值对。这种做法在某些情况下可以提供更直观和方便的使用方式。
除了`__setattr__`方法外,还有`__getattr__`和`__delattr__`方法。`__getattr__`方法被重写为`dict.get`方法,当属性不存在时,会返回None,而不是抛出AttributeError异常。`__setattr__`方法被重写为`dict.__setitem__`,用于设置属性值。`__delattr__`方法被重写为`dict.__delitem__`,用于删除属性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python对象和字典dict的相互转化【点.和[属性]】的访问区别及特殊方法名总结](https://blog.csdn.net/weixin_43343144/article/details/92764884)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python字典转对象的两种方法(dict -> object使属性用点来调用)](https://blog.csdn.net/qq_21567385/article/details/107990864)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python内置函数__getattr__、__serattr__、__delattr__与字典dict的使用](https://blog.csdn.net/SL1029_/article/details/129638430)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
pretrained_dict = torch.load(model_path)['state_dict']
这行代码是加载预训练模型的权重参数。`torch.load(model_path)`会加载模型参数文件,返回一个字典类型的对象,其中包含了模型的各个参数。`['state_dict']`是获取字典中的参数字典,因为模型参数保存在`state_dict`中。最后,将参数字典赋值给`pretrained_dict`变量。