exif_dict["Exif"][TAGS["MakerNote"]] = '测试内容,保存图片描述' KeyError: 'MakerNote'
时间: 2024-02-23 19:57:04 浏览: 14
这个错误是因为在 `exif_dict` 字典中的 `Exif` 键下没有 `MakerNote` 键。`MakerNote` 是 Exif 数据的一部分,但并非所有相机的 Exif 数据都包括它。如果你的照片中没有 `MakerNote` 数据,那么尝试将其从 `exif_dict` 字典中删除,或者将其设置为一个空字符串。另外,你可以尝试使用其他的 Exif 库来读取照片的 Exif 数据,例如 `piexif` 或 `exifread`。
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给下列代码加注释: def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]
```python
def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
total_num_proc = sum(list_num_proc)
# merged_state_dict = dict()
dict_keys = list_state_dict[0].keys()
# Check if all state dicts have the same keys
for state_dict in list_state_dict[1:]:
assert state_dict.keys() == dict_keys
# accumulate extra sgrad and remove from state_dict
if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
prefix = "extra."
for state_dict in list_state_dict:
del_list = []
for key, param in state_dict.items():
# Check if the key starts with 'extra.'
if key[:len(prefix)] == prefix:
# Get the corresponding sgrad key
sgrad_key = key[len(prefix):]
# Create a mask of zeroes
mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
# Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)
# Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
# Add the key to the delete list
del_list.append(key)
# Remove the keys from the state_dict
for del_key in del_list:
del state_dict[del_key]
```
这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法,主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释:
- `total_num_proc`:所有进程数的总和。
- `dict_keys`:状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次,则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`:额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典,遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头,则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量,并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。
model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device) load_key, no_load_key, temp_dict = [], [], {} 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)
这段代码主要用于从预训练模型中加载部分权重到当前模型中,并返回加载情况。
首先,将当前模型的状态字典保存到 model_dict 变量中。然后,调用 torch.load 函数加载预训练模型的权重文件,并将结果保存到 pretrained_dict 变量中。接着,根据需要和不需要加载的权重的键,创建 load_key、no_load_key 和 temp_dict 变量。然后,对于 pretrained_dict 中的每个键值对,判断该键是否需要加载,如果需要加载,则将该键值对保存到 temp_dict 中,并将该键保存到 load_key 列表中;如果不需要加载,则将该键保存到 no_load_key 列表中。最后,将 temp_dict 中保存的权重更新到 model_dict 中,并调用 model 的 load_state_dict 方法将 model_dict 中的权重加载到当前模型中。
返回值包括三个列表:load_key 列表保存了需要加载的权重的键,no_load_key 列表保存了不需要加载的权重的键,temp_dict 字典保存了需要加载的权重的键值对。