for k in list(weights_dict.keys()): if "head" in k: del weights_dict[k]

时间: 2024-05-25 14:14:12 浏览: 116
H

list_head 源码

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这段代码的作用是删除字典 `weights_dict` 中所有键名包含字符串 `"head"` 的键值对。 具体来说，代码使用了 Python 内置函数 `list` 将 `weights_dict.keys()` 转换为列表。接着，使用 `for` 循环遍历该列表中的每一个键名 `k`，如果 `"head"` 出现在 `k` 中，就使用 `del` 语句将该键值对从字典中删除。最终，经过这个操作，`weights_dict` 中所有包含 `"head"` 的键值对都被删除了。
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if args.weights != "": assert os.path.exists(args.weights), "weights file: '{}' not exist.".format(args.weights) weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 删除有关分类类别的权重 for k in list(weights_dict.keys()): if "head" in k: del weights_dict[k] print(model.load_state_dict(weights_dict, strict=False))

如果 args.weights 参数不为空，则会检查指定的权重文件是否存在。接着，使用 torch.load() 函数加载权重文件，map_location=device 参数表示将模型加载到指定的设备上（例如 CPU 或 GPU）。然后，删除与分类...

File "train.py", line 200, in <module> main(opt) File "train.py", line 116, in main load_weights_dict = {k: v for k, v in weights_dict.items() File "train.py", line 117, in <dictcomp> if model.state_dict()[k].numel() == v.numel()} KeyError: 'blocks.0.project_conv.conv.weight'

这个错误是因为在加载预训练模型时，代码试图使用预训练模型中不存在的键。具体来说，错误信息中提到的键是blocks.0.project_conv.conv.weight，但是在预训练模型中并不存在这个键。 你需要检查一下预训练模型的...

model = Unet(num_classes=num_classes, pretrained=pretrained, backbone=backbone).train() if not pretrained: weights_init(model) if model_path != '': # ------------------------------------------------------# # 权值文件请看README，百度网盘下载 # ------------------------------------------------------# print('Load weights {}.'.format(model_path)) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(device) model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device) # pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)} for k, v in pretrained_dict.items(): if k not in model_dict: print('no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!') print(k) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} # 排除新加入的模块 与 model_dict不同名的层都被忽略 print('\n') for k, v in pretrained_dict.items(): if not (np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)): print('no!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!shape') print(k) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)} # 排除bufen_dict里与 model_dict 不同形状的权重 print('!!!!') model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict)详细解释以及库函数参数

如果 pretrained 为 False，则调用 weights_init() 函数对模型进行权重初始化。 接下来，如果传入的 model_path 不为 ''，则说明要加载预训练的权重文件。通过 torch.load() 函数加载权重文件，并通过 ...

D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:208: UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn( D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or None for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing weights=ResNet34_Weights.IMAGENET1K_V1. You can also use weights=ResNet34_Weights.DEFAULT to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg) Traceback (most recent call last): File "C:/Users/29800/Desktop/rPPG-master/run.py", line 65, in <module> runPOS(source) File "C:/Users/29800/Desktop/rPPG-master/run.py", line 39, in __call__ capture = CaptureFrames(self.batch_size, source, show_mask=True) File "C:\Users\29800\Desktop\rPPG-master\capture_frames.py", line 20, in __init__ self.model.load_state_dict(torch.load('linknet.pth')) File "D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'v'.

此外，第一个警告是关于 PyTorch 中的 pretrained 参数已经被弃用，建议使用 weights 参数替代；第二个警告是关于传递给函数的参数已经被弃用，建议使用更合适的参数传递方式。建议按照警告信息进行修改，以免在将来...

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。...

durations_dict = list(np.load("note_durations_dict.npy",allow_pickle=True)) durations_weights = [5. for _ in range(len(durations_dict))] durations_weights[durations_dict.index("0")] = 0.1

这段代码中，首先使用np.load()函数读取名为"note_durations_dict.npy"的.npy文件，并将其转换为列表类型。其中，allow_pickle=True参数用于允许读取包含Python对象的文件。 接着，代码定义了一个名为...

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...

weights_initialize = server.global_model.state_dict() print(weights_initialize)，server.global_model.load_state_dict(weights_initialize) print(server.global_model.state_dict())为什么这2次的代码输出的结果不同

这两次输出的结果不同，是因为在第一次输出之后，模型参数状态 weights_initialize 并没有被修改，而在第二次输出之前，weights_initialize 被加载到了模型中，模型的参数状态被更新了。 具体来说，第一次输出...

weights_initialize = server.global_model.state_dict() print(weights_initialize) aggregate_result = np.zeros([datasize, num_classes], dtype=int) print(aggregate_result) server.global_model.load_state_dict(weights_initialize) print(server.global_model.state_dict())意思

第三步使用 load_state_dict() 函数将保存的模型参数状态 weights_initialize 加载到模型中，以便后续进行模型训练或其它操作。第四步打印了恢复后的模型参数状态，以验证模型参数是否被成功恢复。

weights_initialize = server.global_model.state_dict()，server.global_model.load_state_dict(weights_initialize)

然后，使用load_state_dict方法将weights_initialize中的参数状态字典加载到全局模型中，实现参数的初始化和加载。这通常用于在训练模型之前对模型参数进行初始化，或者在训练过程中加载之前训练好的模型参数。

def init_weights(self, num_layers, pretrained=True): if pretrained: # print('=> init resnet deconv weights from normal distribution') for _, m in self.deconv_layers.named_modules(): if isinstance(m, nn.ConvTranspose2d): # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) if self.deconv_with_bias: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): # print('=> init {}.weight as 1'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) # print('=> init final conv weights from normal distribution') for head in self.heads: final_layer = self.__getattr__(head) for i, m in enumerate(final_layer.modules()): if isinstance(m, nn.Conv2d): # nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) if m.weight.shape[0] == self.heads[head]: if 'hm' in head: nn.init.constant_(m.bias, -2.19) else: nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) nn.init.constant_(m.bias, 0) #pretrained_state_dict = torch.load(pretrained) url = model_urls['resnet{}'.format(num_layers)] pretrained_state_dict = model_zoo.load_url(url) print('=> loading pretrained model {}'.format(url)) self.load_state_dict(pretrained_state_dict, strict=False) else: print('=> imagenet pretrained model dose not exist') print('=> please download it first') raise ValueError('imagenet pretrained model does not exist')

初始化方式与上述相同，不过对于特定的head（如包含'hm'的head），偏置会被初始化为-2.19。 最后，如果pretrained为True，函数会加载预训练模型的权重。预训练模型的URL由参数num_layers指定。 如果pretrained为...

if RANK in [-1, 0]: loggers = Loggers(save_dir, weights, opt, hyp, LOGGER) # loggers instance if loggers.wandb: data_dict = loggers.wandb.data_dict if resume: weights, epochs, hyp = opt.weights, opt.epochs, opt.hyp # Register actions for k in methods(loggers): callbacks.register_action(k, callback=getattr(loggers, k))

接下来，如果Loggers实例中有使用WandB进行日志记录，则将WandB的数据字典(data_dict)赋值给变量data_dict，以便后续使用。如果程序是从断点处恢复继续训练的，则将权重(weights)、训练轮数(epochs)和超参数(hyp)从...

del weights_dict[k] KeyError: 'pre_logits.fc.weight'

你可以使用 if k in weights_dict: 来检查一下是否存在该键，然后再尝试删除它。另外，也可能是因为你的字典是只读的，无法进行删除操作。如果是这种情况，可以尝试将字典复制一份，然后在复制的字典上进行删除...

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

这段代码是在加载预训练模型的过程中进行的一些操作，主要是为了避免在模型中出现重复的权重。在这段代码中，首先将原始的权重字典进行复制，然后通过遍历原始字典中的键，将其中与时间相关的注意力和归一化操作的键...

create LoRA network. base dim (rank): 64, alpha: 32 neuron dropout: p=None, rank dropout: p=None, module dropout: p=None create LoRA for Text Encoder: 72 modules. create LoRA for U-Net: 192 modules. enable LoRA for text encoder enable LoRA for U-Net Traceback (most recent call last): File "D:\lora_lian\sd-scripts\train_network.py", line 873, in <module> train(args) File "D:\lora_lian\sd-scripts\train_network.py", line 242, in train info = network.load_weights(args.network_weights) File "D:\lora_lian\sd-scripts\networks\lora.py", line 884, in load_weights info = self.load_state_dict(weights_sd, False) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2041, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for LoRANetwork: size mismatch for lora_unet_mid_block_attentions_0_proj_out.lora_up.weight: copying a param with shape torch.Size([1280, 128, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1280, 64, 1, 1]). Traceback (most recent call last): File "D:\lora_lian\python\lib\runpy.py", line 196, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "D:\lora_lian\python\lib\runpy.py", line 86, in _run_code exec(code, run_globals) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1114, in <module> main() File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1110, in main launch_command(args) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1104, in launch_command simple_launcher(args) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 567, in simple_launcher raise subprocess.CalledProcessError(returncode=process.returncode, cmd=cmd) subprocess.CalledProcessError: Command '['D:\\lora_lian\\python\\python.exe', './sd-scripts/train_network.py', '--config_file', 'D:\\lora_lian\\toml\\autosave\\20230709-112914.toml']' returned non-zero exit status 1. Training failed / 训练失败

根据错误消息，训练失败的原因是模型加载权重时发生了大小不匹配的错误。具体来说，lora_unet_mid_block_attentions_0_proj_out.lora_up.weight 的形状在当前模型中为 torch.Size([1280, 64, 1, 1])，但从检查点...
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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