logger.info('Unexpected keys: {}'.format(msg.unexpected_keys))

这行代码是在 Python 中使用日志记录库 logging 打印出一条 INFO 级别的日志信息。它会将一个字符串格式化后输出，其中 "{}" 表示需要被替换的部分。具体来说，这行代码会将 msg.unexpected_keys 的值插入到字符串中 "{}" 所在的位置，然后输出日志信息。

在这行代码中，我们可以猜测 msg 是一个对象，其中包含了一个名为 unexpected_keys 的属性。这个属性的值可能是一个列表或者集合，包含了一些意外的键值。这条日志信息的目的是告诉开发者出现了一些意外的键值，以便于调试和修复代码。

相关问题

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()

这段代码是在加载预训练模型的权重时使用的。调用了 PyTorch 中的 `load_state_dict()` 方法，将预训练模型的权重载入到当前模型中。`strict=False` 表示可以忽略一些在当前模型中不存在的权重，这样可以避免一些不必要的错误。加载成功后，打印出缺失的权重和未预期的权重，并删除 `checkpoint` 变量并清空 GPU 缓存。其中 `logger` 是一个日志记录器，用来记录一些信息，方便调试和排错。

logger.info('Missing keys: {}'.format(msg.missing_keys))

这行代码是用来记录某个消息中缺失的键（missing keys）。在Python中，logger是一个记录器对象，它可以用来记录不同级别的日志信息。info()方法是用来记录一些普通的信息。在这里，我们使用了字符串的format()方法来格式化日志信息，将消息中缺失的键作为参数传递给了format()方法，并将结果记录在日志中。