with open(save_dir + 'weights_new.pickle', 'wb') as handle: pickle.dump(network.state_dict(), handle)是什么意思

这段代码是将一个 PyTorch 神经网络的参数（state_dict）保存到文件 weights_new.pickle 中。具体来说，代码中：

- `with open(save_dir + 'weights_new.pickle', 'wb') as handle:`：打开一个名为 save_dir + 'weights_new.pickle' 的文件，使用二进制写入模式（'wb'）打开它，并将文件对象赋值给 handle 变量。在 with 语句结束时，文件会自动关闭。
- `pickle.dump(network.state_dict(), handle)`：使用 Python 的 pickle 库将神经网络的参数（network.state_dict()）序列化并保存到 handle 所代表的文件中。

这样做的目的是为了以后可以从这个文件中恢复神经网络的参数，或者将这些参数传递给其他网络进行初始化等操作。这样做的好处是可以避免每次训练网络时都要重新初始化网络参数，从而节省时间和计算资源。

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if isinstance(self.pretrained, str): self.apply(_init_weights) logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}') checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu') state_dict = checkpoint['model'] state_dict['patch_embed.proj.weight'] = state_dict['patch_embed.proj.weight'].unsqueeze(2).repeat(1,1,self.patch_size[0],1,1) / self.patch_size[0] ## Duplicate weights for temporal attention and temporal norm # new_state_dict = state_dict.copy() # for key in state_dict: # if 'blocks' in key and 'attn' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('attn','temporal_attn') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # if 'blocks' in key and 'norm1' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('norm1','temporal_norm') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # state_dict = new_state_dict msg = self.load_state_dict(state_dict, strict=False) logger.info('Missing keys: {}'.format(msg.missing_keys)) logger.info('Unexpected keys: {}'.format(msg.unexpected_keys)) logger.info(f"=> loaded successfully '{self.pretrained}'") del checkpoint torch.cuda.empty_cache() elif self.pretrained is None: self.apply(_init_weights) else: raise TypeError('pretrained must be a str or None')

这段代码是初始化模型的代码。首先判断是否需要加载预训练模型，如果需要，则从指定的路径加载预训练模型的参数，并将模型的 patch_embed.proj.weight 层的权重进行重新计算，以适应输入的 patch 大小。然后将加载的参数应用到当前模型中。如果没有指定预训练模型，则直接进行权重初始化。如果预训练参数既不是字符串也不是 None，则会报错。

if step % train_cfg.val_interval == 0: model_dict = {'net_g': generator.state_dict(), 'optimizer_g': optimizer_G.state_dict(), 'net_d': discriminator.state_dict(), 'optimizer_d': optimizer_D.state_dict()} # auc,best_auc = val(train_cfg, gnd_path=train_cfg.gnd_path, frame_dir=train_cfg.test_data, # model=(generator, discriminator)) auc,auc_gau,sigma = val(train_cfg, frame_dir=train_cfg.test_data, model=(generator, discriminator)) if auc_gau > max_auc: torch.save(model_dict, f'weights/{train_cfg.dataset}_{step}_{auc_gau:.3f}.pth') max_step=step max_auc=auc_gau max_sigma=sigma print("best_auc=",max_auc) print(" when step=",max_step) print(" when sigma=",max_sigma) # writer.add_scalar('results/auc', best_auc, global_step=step) generator.train() discriminator.train() step += 1 if step == train_cfg.iters: training = False # print('Training Completed! System will automatically shutdown in 60s..') # os.system('shutdown /s /t 60') break

这段代码是一个训练过程中的监控和保存模型的部分。其中，`train_cfg.val_interval`表示多少个训练步骤后进行一次模型验证，`val()`函数是对模型进行验证的函数，返回三个值：`auc`表示验证集上的AUC值，`auc_gau`表示在验证集上使用高斯噪声后的AUC值，`sigma`表示使用的高斯噪声的标准差。如果`auc_gau`大于之前的最大值`max_auc`，则保存该模型，同时更新`max_auc`、`max_step`和`max_sigma`的值。最后，`step`加1，如果`step`等于`train_cfg.iters`，则终止训练。