model.load_state_dict(ckpt['state_dict'],strict=False)中strict参数的意义

`strict` 参数是在调用 `load_state_dict()` 方法时使用的一个布尔值参数。它控制着是否对加载的 `state_dict` 进行严格的键匹配。

当 `strict=True` 时，`load_state_dict()` 方法会检查传入的 `state_dict` 是否与模型的 `state_dict` 完全匹配，如果存在任何不匹配的键，则会抛出异常并停止加载。这是默认的行为。

当 `strict=False` 时，`load_state_dict()` 方法会尝试尽可能多地匹配键，如果某些键不匹配，则会忽略它们，但仍会打印警告信息。

通常情况下，我们建议将 `strict` 参数保持默认值 `True`，这样可以保证模型的完整性和正确性。但在某些情况下，如果你已经确定了 `state_dict` 中的键与模型的键存在一些不匹配的情况，可以将 `strict` 参数设置为 `False`，这样可以避免出现错误。

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# Model check_suffix(weights, '.pt') # check weights pretrained = weights.endswith('.pt') if pretrained: with torch_distributed_zero_first(LOCAL_RANK): weights = attempt_download(weights) # download if not found locally ckpt = torch.load(weights, map_location='cpu') # load checkpoint to CPU to avoid CUDA memory leak model = Model(cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create exclude = ['anchor'] if (cfg or hyp.get('anchors')) and not resume else [] # exclude keys csd = ckpt['model'].float().state_dict() # checkpoint state_dict as FP32 csd = intersect_dicts(csd, model.state_dict(), exclude=exclude) # intersect model.load_state_dict(csd, strict=False) # load LOGGER.info(f'Transferred {len(csd)}/{len(model.state_dict())} items from {weights}') # report else: model = Model(cfg, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create amp = check_amp(model) # check AMP

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于创建模型。具体来说，代码首先检查权重文件是否以'.pt'结尾，如果是，则会尝试从本地或者网络上下载权重文件。接下来，代码使用torch.load函数加载检查点文件到CPU上，避免CUDA内存泄漏。然后，代码使用模型配置文件或检查点文件中的配置创建模型。如果有anchors参数，则使用它，否则使用默认值。如果是从检查点文件中加载模型，则需要将模型状态字典转换为FP32类型，并将其与新创建的模型状态字典进行交集操作。最后，代码使用load_state_dict函数将交集操作后的状态字典加载到模型中。如果没有从预训练权重文件中加载模型，则使用模型配置文件创建新模型。最后，代码检查是否需要使用混合精度训练（AMP）。

def eval_model(model ,eval_dataloader, ckpt_path=None): if ckpt_path: ckpt = torch.load(ckpt_path, map_location='cpu') not_load = model.load_state_dict(ckpt, strict=True) print("not load: ", not_load) model.eval() all_right_num = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in eval_dataloader: #images = images.reshape((-1, 1 * 28 * 28)) images = images labels = labels output = model(images) pre = output.max(1, keepdim=True)[1].reshape(labels.shape) right_num = (pre == labels).sum() all_right_num += right_num per = all_right_num / len(eval_dataloader.dataset) print("per is {:.2f}%".format(per.cpu().item() * 100)) return per

这段代码是用于评估模型性能的函数。它接收一个模型、一个评估数据加载器和一个检查点路径作为输入。如果提供了检查点路径，则加载模型的参数。然后，将模型设置为评估模式，然后使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器禁用梯度计算。对于评估数据加载器中的每个批次，模型对输入图像进行前向传播，得到预测结果。然后，将预测结果与真实标签进行比较，计算正确预测的数量。最后，计算整个评估数据集上的准确率，并返回该准确率值。

注意：这段代码使用了 `torch` 库来加载和操作模型，因此需要先导入 `torch`。