Net.load_state_dict(global_parameters, strict=True)是什么意思

这个语句的意思是：将预先定义好的全局参数（global_parameters）加载到当前的网络模型（Net）中，并严格按照参数名称匹配的方式进行加载（strict=True）。

换句话说，它将全局参数加载到指定的神经网络模型中，确保参数的名称和格式都与模型相匹配，从而使模型具有这些全局参数的值。如果strict=True，则会忽略模型中没有默认参数的情况并引发异常。

相关问题

model.load_state_dict(model_state, strict=True) optimizer.load_state_dict(optimizer_state)

这是PyTorch中用于加载模型和优化器状态字典的函数。其中，model.load_state_dict()用于加载模型的状态字典，optimizer.load_state_dict()用于加载优化器的状态字典。在加载模型状态字典时，可以通过设置strict参数来控制是否严格匹配状态字典的键值和模型的键值。如果strict=True，则要求状态字典的键值和模型的键值完全匹配；如果strict=False，则允许状态字典的键值是模型键值的子集。

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False, **kwargs): model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

这段代码定义了一个名为 xceptionRGBD 的函数，函数的作用是返回一个 XceptionRGBD 模型。如果 pretrained 参数为 True，那么该模型会加载预训练权重。在加载预训练权重时，代码首先会使用 model_zoo.load_url() 函数从网络上下载预训练权重，并将其加载到模型中。然后，代码会遍历模型的 state_dict，并将其与预训练权重进行匹配。在这个过程中，代码会跳过 conv1.weight 权重，因为该权重的维度与预训练权重不匹配。最后，将匹配后的 state_dict 加载到模型中，并返回该模型。