for i in pretrained_dict_copy.keys(): for j in del_list: if j in i: del pretrained_dict[i] model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict)解释这段代码
时间: 2023-05-26 12:06:00 浏览: 57
这段代码的功能是对模型的预训练参数进行更新,具体实现如下:
1. 通过遍历预训练字典 `pretrained_dict_copy` 的键(即预训练模型的参数名称),将其中包含在 `del_list` 列表中的键删除。(这里假设 `del_list` 列表中的元素都是字符串,且是与模型结构中的某些参数名称相对应的关键字。)
2. 将更新后的预训练字典 `pretrained_dict` 添加到模型字典 `model_dict` 中。
3. 调用模型的 `load_state_dict` 方法,将更新后的参数字典 `model_dict` 加载到模型中,以便实现模型参数的更新。
总的来说,这段代码的作用是将一些指定的预训练参数从预训练模型中删除,然后将剩余的预训练参数与当前的模型参数进行合并。这样,就可以实现部分参数的重新训练,同时保留一部分较好的预训练参数。
相关问题
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。
for k in package['state_dict'].keys(): RuntimeError: OrderedDict mutated during iteration
这个错误通常是在循环遍历 OrderedDict 时,对字典进行了修改导致的。修改字典的操作包括添加、删除、更新等。在循环遍历时,Python 会记录字典的版本号,如果发现版本号发生变化,就会抛出这个错误。
解决这个问题的方法是,不要在循环遍历字典时修改字典。可以在循环结束后,再进行字典的修改。例如,可以使用一个临时列表来保存需要修改的键,然后在循环结束后,再对字典进行修改。示例代码如下:
```
keys_to_modify = []
for k in package['state_dict'].keys():
if some_condition:
keys_to_modify.append(k)
for k in keys_to_modify:
# modify package['state_dict'][k] here
# now it's safe to modify the dictionary
```