missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path), strict=False)

这段代码使用 PyTorch 中的 `load_state_dict` 方法来加载预训练模型的权重。该方法会从指定的文件路径 `model_weight_path` 中加载权重，并将其存储到当前模型中。

如果 `strict` 参数设置为 True，则会检查预训练模型的权重是否与当前模型的结构完全匹配，如果不匹配则会报错。如果设置为 False，则允许部分权重不匹配，但是会打印出 `missing_keys` 和 `unexpected_keys` 两个列表，用于提示哪些权重缺失或是哪些权重在当前模型中没有对应项。

注意，如果当前模型的结构与预训练模型的结构不同，那么即使 `strict` 参数设置为 False，也会出现报错的情况。因此，在使用 `load_state_dict` 方法时，需要确保当前模型与预训练模型具有相同的结构。

相关问题

model_weight_path = "./resnet50-pre.pth"#训练文件 missing_keys, unexpected_keys = net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path), strict=False)

这段代码用于加载ResNet-50模型预训练好的权重参数。在深度学习中，通常需要使用大量的数据进行模型训练，训练完成后可以得到模型的权重参数。这些参数可以被保存下来，以便在需要的时候重新加载到模型中，从而避免重新训练模型。

在这里，我们使用torch.load函数从文件路径model_weight_path中加载预训练好的权重参数，并通过调用net.load_state_dict函数将参数加载到模型中。同时，由于可能存在一些参数名称不匹配的情况，我们通过设置strict=False来允许部分参数不匹配的情况。完成参数加载后，函数会返回两个列表missing_keys和unexpected_keys，分别表示在加载过程中缺失的参数和多余的参数。

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。