log = model.load_state_dict(state_dict, strict=False) assert log.missing_keys == ['fc.weight', 'fc.bias']

这段代码的作用是将预训练模型的权重加载到当前模型中。`state_dict` 是一个字典类型的对象，它保存了预训练模型中每个参数的名称和对应的权重值。`model.load_state_dict(state_dict, strict=False)` 函数将这个字典中的权重值加载到当前模型中。

`strict=False` 的作用是允许加载部分权重。如果预训练模型中有一些参数在当前模型中没有对应的参数，或者形状不同，则会被忽略。加载完成后，函数会返回一个 `log` 对象，其中包含了加载过程中的一些信息，如缺失的参数名称列表等。

在这段代码中，我们用 `assert` 语句检查了加载过程中是否有缺失的参数。如果有，则会抛出一个异常，提示我们加载过程中出现了问题。这里的提示信息是 `log.missing_keys == ['fc.weight', 'fc.bias']`，即预训练模型中缺失了名为 `fc.weight` 和 `fc.bias` 的两个参数。

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def xceptionRGBD(arch,pretrained=False, **kwargs): model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

这段代码定义了一个名为 xceptionRGBD 的函数，函数的作用是返回一个 XceptionRGBD 模型。如果 pretrained 参数为 True，那么该模型会加载预训练权重。在加载预训练权重时，代码首先会使用 model_zoo.load_url() 函数从网络上下载预训练权重，并将其加载到模型中。然后，代码会遍历模型的 state_dict，并将其与预训练权重进行匹配。在这个过程中，代码会跳过 conv1.weight 权重，因为该权重的维度与预训练权重不匹配。最后，将匹配后的 state_dict 加载到模型中，并返回该模型。

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False,**kwargs): """ Construct Xception. """ model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

这段代码实现了一个XceptionRGBD模型的构建，并可以选择是否使用预训练模型。如果选择使用预训练模型，它会下载预训练模型并将其加载到新模型中。然后，为了使新模型与预训练模型的参数匹配，它会对conv1.weight以外的所有参数进行复制。如果conv1.weight的形状不匹配，它会跳过这个参数的复制。

需要注意的是，代码中使用了model_zoo.load_url()函数来下载预训练模型的权重。这个函数已经被弃用了，现在应该使用torch.hub.load_state_dict_from_url()函数来代替。使用方法类似，只是函数名不同。而且，需要将预训练模型的URL作为参数传递给函数，而不是使用model_urls字典。