state_dict = {k:v for k,v in save_model_dict.items() if k in model_dict.keys()}

这段代码是用来筛选出两个字典中共有的键值对，并将其赋值给新的字典state_dict。其中，save_model_dict和model_dict都是字典类型，save_model_dict是已保存的模型参数字典，model_dict是当前模型的参数字典。

具体来说，这段代码会先遍历save_model_dict中的所有键值对，如果该键也在model_dict中出现过，则将其键值对添加到state_dict中。这样做的目的是为了避免在更新模型参数时出现键不匹配的错误，只更新共有的部分。

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model_dict = model.state_dict() state_dict = {} state_dict = {k:v for k,v in save_model_dict.items() if k in model_dict.keys()}

这段代码的作用是将一个保存模型的字典（save_model_dict）中的键值对根据键在模型的状态字典（model_dict）中的存在进行筛选和匹配，并将匹配成功的键值对保存在新的字典中（state_dict）。具体来说，将save_model_dict中所有在model_dict中存在的键值对提取出来，并保存在state_dict中。

pretrained_dict = {k:v for k,v in saved_state_dict.items() if k in main_model.state_dict()}

这行代码是用来将已保存的模型参数字典 `saved_state_dict` 中与当前使用的模型 `main_model` 中有相同键的键值对提取出来，构建出一个新的字典 `pretrained_dict`。这样做的目的是将已经训练好的模型参数加载到当前使用的模型中，从而实现模型的迁移学习。

具体来说，一般情况下我们会在一个已经训练好的模型基础上，继续进行训练，或者将它应用到一个新的任务中。这时候，我们需要将已经训练好的模型参数加载到当前的模型中，以便让当前的模型能够从之前的训练中受益。然而，由于已经训练好的模型和当前使用的模型可能会有一些差异，比如两个模型的结构不同，或者在当前使用的模型中加入了新的层等，这样就会导致两个模型的参数的键值对不完全一致。因此，我们需要通过提取出有相同键的键值对，再将其加载到当前模型中，以实现模型的迁移学习。