dict.append

`dict` 是 Python 中的一个内置数据类型，表示字典。字典中包含一系列“键值对”，每个键值对都由一个键（key）和一个值（value）组成。`append()` 是 Python 中列表（list）对象的一个方法，用于在列表末尾添加一个元素。但是字典是无序的，不支持 `append()` 方法。如果需要在字典中添加新的键值对，可以使用以下语法：

my_dict[key] = value

其中，`my_dict` 是需要添加键值对的字典变量名，`key` 是需要添加的键名，`value` 是需要添加的值。如果键名已经存在，则会更新该键对应的值。

相关问题

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) model_dict.update(temp_dict) model.load_state_dict(model_dict)

这段代码主要用于将筛选后的需要加载的权重加载到当前模型中。

首先，将 temp_dict 中保存的键值对更新到 model_dict 中。然后，调用 model 的 load_state_dict 方法将 model_dict 中的权重加载到当前模型中。这样，预训练模型中的部分权重就被成功地加载到了当前模型中。

需要注意的是，如果模型中的某些权重的形状与预训练模型中的对应权重的形状不同，那么这些权重的值不会被加载。如果需要加载这些权重，需要手动调整模型中对应权重的形状使其与预训练模型中的对应权重的形状相同。

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。