这段代码什么意思 for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True)

这段代码的作用是将预训练模型的权重加载到当前定义的模型中。具体来说，`model_keys` 是当前模型的权重名称列表，`state_keys` 是预训练模型的权重名称列表，两者都是字符串的数组。然后，代码遍历 `model_keys`，如果当前权重名称也在 `state_keys` 中，就将预训练模型的对应权重复制到当前模型中。需要注意的是，这里对 `conv1.weight` 进行了特殊处理，不复制预训练模型中的权重，因为在当前模型中，`conv1.weight` 的通道数已经增加了一个，需要重新初始化。最后，代码将更新后的权重加载到当前模型中。该过程称为权重的迁移学习。

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def xception(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = Xception(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) # if key == 'conv1.weight': # continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码是定义了一个名为 `xception` 的函数，可以接收多个参数。根据函数定义，`arch`、`block` 和 `layers` 这三个参数是必须提供的，而 `pretrained` 和 `progress` 这两个参数则有默认值。在函数体内，首先使用传入的参数创建了一个 Xception 模型，并在需要时将其加载预训练权重。如果 `pretrained` 参数为 True，则会从预定义的 URL 中下载对应的权重文件，并将其加载到模型中。加载预训练权重的过程会比较耗时，建议使用 GPU 来加速运算。最后，函数返回创建的模型对象。

从报错信息来看，问题出现在调用 `xception` 函数时缺少了 4 个必须的参数：`arch`、`block`、`layers` 和 `progress`。建议检查代码中调用 `xception` 函数的地方，确保传入了正确数量的参数。

def _resnetRGBD(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNetRGBD(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码实现了一个RGB-D图像的ResNet模型，其中包含了一个_resnetRGBD函数，该函数接收几个参数:

- arch：ResNet模型的版本，如resnet18、resnet34等。
- block：ResNet模型的基本块类型，如BasicBlock、Bottleneck等。
- layers：ResNet模型的层数。
- pretrained：是否使用预训练模型。
- progress：是否显示进度条。
- **kwargs：其他可选参数。

这个函数会返回一个ResNetRGBD模型，该模型继承自ResNet模型，但是它同时处理了RGB和D两个通道的图像。如果pretrained为True，则会从指定的URL中下载预训练模型的参数，并将这些参数加载到模型中。在加载参数时，会将模型中的conv1.weight参数跳过，因为这个参数的维度与预训练模型不一致。最后，函数返回加载了预训练参数的模型。