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。