for k in package['state_dict'].keys(): package['state_dict'][k.replace('module.', '', 1)] = package['state_dict'].pop(k)这代码出现如下错误怎么回事RuntimeError: OrderedDict mutated during iteration

这个错误是由于在遍历字典 `package['state_dict']` 的同时，对其进行了修改引起的。

可以改为先遍历一遍，把需要修改的 key 先存到一个列表里，然后再进行修改，示例代码如下：

keys_to_modify = []
for k in package['state_dict'].keys():
    if 'module.' in k:
        keys_to_modify.append(k)

for k in keys_to_modify:
    new_key = k.replace('module.', '', 1)
    package['state_dict'][new_key] = package['state_dict'][k]
    package['state_dict'].pop(k)

这样先把需要修改的 key 存到一个列表里，遍历的时候只读取元素不做修改，等遍历结束后再对列表里的 key 进行修改，就可以避免上述错误。

相关问题

state_dict = {k:v for k,v in save_model_dict.items() if k in model_dict.keys()}

这段代码是用来筛选出两个字典中共有的键值对，并将其赋值给新的字典state_dict。其中，save_model_dict和model_dict都是字典类型，save_model_dict是已保存的模型参数字典，model_dict是当前模型的参数字典。

具体来说，这段代码会先遍历save_model_dict中的所有键值对，如果该键也在model_dict中出现过，则将其键值对添加到state_dict中。这样做的目的是为了避免在更新模型参数时出现键不匹配的错误，只更新共有的部分。

给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
    total_num_proc = sum(list_num_proc)

    # merged_state_dict = dict()
    dict_keys = list_state_dict[0].keys()
    
    # Check if all state dicts have the same keys
    for state_dict in list_state_dict[1:]:
        assert state_dict.keys() == dict_keys

    # accumulate extra sgrad and remove from state_dict
    if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
        prefix = "extra."
        for state_dict in list_state_dict:
            del_list = []
            for key, param in state_dict.items():
                # Check if the key starts with 'extra.'
                if key[:len(prefix)] == prefix:
                    # Get the corresponding sgrad key
                    sgrad_key = key[len(prefix):]
                    
                    # Create a mask of zeroes
                    mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
                    
                    # Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
                    dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
                    dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)

                    # Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
                    self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
                    
                    # Add the key to the delete list
                    del_list.append(key)

            # Remove the keys from the state_dict
            for del_key in del_list:
                del state_dict[del_key]

这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法，主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释：

- `total_num_proc`：所有进程数的总和。
- `dict_keys`：状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次，则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`：额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典，遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头，则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量，并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。