dict_json_str_lower = {k.lower(): v.lower() if isinstance(v, str) else v for k, v in json_str.items()} AttributeError: 'str' object has no attribute 'items'

这个错误表明你正在尝试对一个字符串对象调用.items()方法，然而字符串类型是没有.items()方法的。通常情况下，.items()方法是用于字典对象的，它会返回一个由键值对组成的元组列表。因此，你需要检查一下你的代码，确认你正在对一个字典对象调用这个方法，而不是一个字符串对象。你可以使用type()函数来检查一个对象的类型，例如type(json_str)来确认json_str是否真的是一个字典对象。

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if data and isinstance(data, dict): #data = json.loads(str_data) if len(key.strip())>0: data = str_data_dict else: data = json.loads(str_data) self.handler_yaml_list(data) else if data and isinstance(data, list): data = json.loads(str_data) self.handler_yaml_list(data) else: data = str_data return data 这段代码哪里有错误

这段代码中有两个地方有错误：

1. 在第5行，`str_data_dict`应该改为`json.loads(str_data)`。

2. 在第7行，`else if`应该改为`elif`。完整代码应该是这样的：

if data and isinstance(data, dict):
    if len(key.strip())>0:
        data = json.loads(str_data)
    else:
        data = json.loads(str_data)
    self.handler_yaml_list(data)
elif data and isinstance(data, list):
    data = json.loads(str_data)
    self.handler_yaml_list(data)
else:
    data = str_data
return data

for k, v in pretrained_dict.items(): if k in model_dict.keys() and np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v): temp_dict[k] = v load_key.append(k) else: no_load_key.append(k)

这段代码主要用于筛选需要和不需要加载的权重，并将需要加载的权重保存到 temp_dict 中。

对于预训练模型 pretrained_dict 中的每个键值对，判断该键是否在当前模型 model_dict 的键集合中，并且该键对应的张量形状是否与当前模型中对应的张量形状相同。如果满足这两个条件，则将该键值对保存到 temp_dict 中，并将该键保存到 load_key 列表中。如果不满足条件，则将该键保存到 no_load_key 列表中。

这样，load_key 列表中保存的键对应的权重会被加载，no_load_key 列表中保存的键对应的权重则不会被加载。