for i in pretrained_dict_copy.keys(): for j in del_list: if j in i: del pretrained_dict[i] model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict)这段代码什么意思

这段代码的主要作用是为模型加载预训练模型的权重，其中：

首先将预训练模型的权重复制一份，然后遍历其键（即权重的名称）。对于`del_list`中包含的任何键，将其从复制的字典中删除。然后使用更新后的字典更新模型的权重并加载到模型中。

换言之，这个过程在添加预训练模型的预训练权重到具有相同特征的现有模型中很有用。

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for i in pretrained_dict_copy.keys(): for j in del_list: if j in i: del pretrained_dict[i] model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict)解释这段代码

这段代码的功能是对模型的预训练参数进行更新，具体实现如下：

1. 通过遍历预训练字典 `pretrained_dict_copy` 的键（即预训练模型的参数名称），将其中包含在 `del_list` 列表中的键删除。（这里假设 `del_list` 列表中的元素都是字符串，且是与模型结构中的某些参数名称相对应的关键字。）

2. 将更新后的预训练字典 `pretrained_dict` 添加到模型字典 `model_dict` 中。

3. 调用模型的 `load_state_dict` 方法，将更新后的参数字典 `model_dict` 加载到模型中，以便实现模型参数的更新。

总的来说，这段代码的作用是将一些指定的预训练参数从预训练模型中删除，然后将剩余的预训练参数与当前的模型参数进行合并。这样，就可以实现部分参数的重新训练，同时保留一部分较好的预训练参数。

for keys, values in result_dict2.items(): RuntimeError: dictionary changed size during iteration

在Python中，`RuntimeError: dictionary changed size during iteration`通常发生在迭代过程中对字典进行了修改操作，因为字典是无序的并且不允许在迭代时添加或删除元素。当尝试通过`for keys, values in result_dict2.items():`这种方式遍历字典时，如果字典内部发生变化，就会引发这个错误。

解决这个问题的方法如你提到的有两点：

1. **转为列表**：可以先将字典的items转换为一个列表，这样可以在迭代外部进行修改而不影响循环。示例代码如下：

   items_list = list(result_dict2.items())
   for key, value in items_list:
       # 这里处理key和value
       if key == req_param:
           result_dict2.pop(key)

2. **临时复制**：另一种方式是在遍历时创建一个字典的副本来避免直接修改原始字典。示例代码：

   new_dict = result_dict2.copy()
   for key, value in new_dict.items():
       if key == req_param:
           del new_dict[key]

这两种方法都可以避免在迭代过程中字典大小变化导致的错误。注意第二种方法可能占用额外内存，但其时间复杂度更低，尤其是对于大型字典。