pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if (k in model_dict and 'classifier.0' not in k)} # # 更新权重 # model_dict.update(pretrained_dict)

这段代码的作用是将预训练模型的参数字典 `pretrained_dict` 中与当前模型的参数字典 `model_dict` 中的键相同且不包含 `'classifier.0'` 的部分提取出来，形成一个新的字典，并用新的字典来更新模型参数字典 `model_dict`。其中 `'classifier.0'` 是指模型中的分类器部分的第一个全连接层，这个层的参数通常是需要重新训练的。因此这段代码的作用是保留预训练模型中与当前模型相同的部分，而对于分类器部分的第一个全连接层，采用当前模型的随机初始化参数进行训练。这样可以在一定程度上缓解预训练模型与当前任务的差异，提高模型在当前任务上的表现。

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描述这段代码 # load pretrained params from torchvision.models.vgg16(pretrained=True) if pretrained: pretrained_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=pretrained) = pretrained_params = pretrained_model.state_dict() keys = list(pretrained_params.keys()) new_dict = {} for index, key in enumerate(self.state_dict().keys()): new_dict[key] = pretrained_params[keys[index]] self.load_state_dict(new_dict) = self.classifier = nn.Sequential( = nn.Linear(in_features=512 * 1 * 1, out_features=256), = # nn.Linear(in_features=512 * 7 * 7, out_features=256), = nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(in_features=256, out_features=256), nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(in_features=256, out_features=numClasses), ) def forward(self, x): # output: 32 * 32 * 3 x = self.relu1_1(self.conv1_1(x)) # output: 32 * 32 * 64 x = self.relu1_2(self.conv1_2(x)) # output: 32 * 32 * 64 x = self.pool1(x) # output: 16 * 16 * 64 x = self.relu2_1(self.conv2_1(x)) x = self.relu2_2(self.conv2_2(x)) x = self.pool2(x) x = self.relu3_1(self.conv3_1(x)) x = self.relu3_2(self.conv3_2(x)) x = self.relu3_3(self.conv3_3(x)) x = self.pool3(x) x = self.relu4_1(self.conv4_1(x)) x = self.relu4_2(self.conv4_2(x)) x = self.relu4_3(self.conv4_3(x)) x = self.pool4(x) x = self.relu5_1(self.conv5_1(x)) x = self.relu5_2(self.conv5_2(x)) x = self.relu5_3(self.conv5_3(x)) x = self.pool5(x) x = x.view(x.size(0), -1) output = self.classifier(x) return output

这段代码定义了一个基于 VGG16 架构的卷积神经网络模型，用于图像分类任务。在初始化过程中，如果指定了 pretrained=True 参数，则会从 torchvision.models.vgg16 加载预先训练好的参数，并将其应用于模型的权重中。接着，定义了一个包含多个线性层和激活函数的分类器，用于对卷积层的输出进行分类。在前向传递时，输入图像 x 经过多个卷积和池化层后，展平成一个向量输入到分类器中，最终产生分类结果。

# Load model model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # check img_size if half: model.half() # to FP16 # Second-stage classifier classify = True if classify: # modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize # modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']) # load weights modelc = LPRNet(lpr_max_len=8, phase=False, class_num=len(CHARS), dropout_rate=0).to(device) modelc.load_state_dict(torch.load('./weights/Final_LPRNet_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) print("load pretrained model successful!") modelc.to(device).eval()

这段代码的作用是加载模型并进行推理。首先使用`attempt_load()`函数加载FP32模型，并检查输入图片的大小。如果`half`参数为True，则将模型转换为FP16精度。接下来，判断是否需要进行第二阶段的分类操作。如果需要，就加载一个现有的分类器或者创建一个新的分类器。在这个例子中，创建了一个名为`modelc`的LPRNet模型，并加载了预训练的权重。最后，将`modelc`模型转移到设备上，并设置为评估模式。