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。

相关问题

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。

两个网络是交替训练的，而且是分开保存参数。但是测试的时候只测试其中一个网络，出现了missing keys的问题

如果在测试时只测试其中一个网络，但是该网络中有一些参数在交替训练时是由另一个网络更新的，那么就会出现 missing keys 的问题。

解决这个问题的一个常见方法是在保存网络参数时，将两个网络的参数都保存下来，并且将参数的 key 前缀分别指定为不同的字符串，以区分两个网络的参数。在加载参数时，需要指定对应网络的前缀来加载参数。

例如，在 PyTorch 中，可以使用如下代码来保存两个网络的参数：

torch.save({
    'model1_state_dict': model1.state_dict(),
    'model2_state_dict': model2.state_dict(),
}, PATH)

在加载参数时，可以使用如下代码：

model1 = Model1()
model2 = Model2()
checkpoint = torch.load(PATH)
model1.load_state_dict({k.replace('model1_', ''): v for k, v in checkpoint['model1_state_dict'].items()})
model2.load_state_dict({k.replace('model2_', ''): v for k, v in checkpoint['model2_state_dict'].items()})

这样，即使只加载其中一个网络的参数，也不会出现 missing keys 的问题。需要注意，加载参数时需要将对应网络的前缀替换为 `''`，否则会出现 key 无法匹配的问题。