logger.info(f"=> loaded successfully '{self.pretrained}'")

### 回答1：
这行代码是使用Python中的logging模块记录一条日志信息。其中，logger是一个已经初始化的Logger对象，其.info()方法表示记录INFO级别的日志信息。具体而言，这条日志信息记录了一个成功加载预训练模型的消息，其中self.pretrained表示已经加载的预训练模型的名称。该日志信息将会被输出到一个或多个日志处理器中，例如控制台、文件等。

### 回答2：
logger.info(f"=>成功加载预训练模型 '{self.pretrained}'")

### 回答3：
这行代码的作用是在日志中记录一条信息，该信息表示成功加载了一个预训练模型。代码中使用了`logger.info()`函数，它是一个日志记录器对象中的一个方法，被用来记录信息级别的日志。

在这行代码中，被记录的信息是一个格式化的字符串，其中`self.pretrained`是一个变量，表示被加载的预训练模型的名称。使用`{}`来包围变量名，这样在实际记录日志时，变量的值会被正确地替换进字符串中。

整个字符串的前半部分`"=> loaded successfully"`是固定的部分，用来表示成功加载了预训练模型。后半部分`'{self.pretrained}'`则是通过调用`self.pretrained`来动态地获取预训练模型的名称。

因此，这行代码的作用就是在日志中记录一条信息，告知我们已成功加载了一个命名为`self.pretrained`的预训练模型。

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。

优化代码： import logging class DAELogControl(): def __init__(self, path): self.path = path self.logger = logging.getLogger(__name__) self.consoleFormatter = logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)30s...") # self.consoleFormatter = logging.Formatter("%(levelname)s [%(asctime)s] (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)30s...") self.fileFormatter = logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)s") # self.fileFormatter = logging.Formatter("%(levelname)s [%(asctime)s] (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)s") self.logger.propagate = False self.logger.setLevel(logging.DEBUG) self.consoleHandler = logging.StreamHandler() self.consoleHandler.setFormatter(self.consoleFormatter) self.consoleHandler.setLevel(logging.INFO) self.logger.addHandler(self.consoleHandler) self.fileHandler = logging.FileHandler(self.path) self.fileHandler.setFormatter(self.fileFormatter) self.fileHandler.setLevel(logging.DEBUG) self.logger.addHandler(self.fileHandler) def dae_data_err(self, msg): self.logger.debug(msg, stacklevel=2) def dae_info(self, msg): self.logger.info(msg, stacklevel=2) def dae_error(self, msg): self.logger.error(msg, stacklevel=2)

可以通过以下几个方面来优化代码：

1. 代码格式化：对代码进行格式化，使其更具可读性，例如在类定义的左括号前添加空格，代码缩进等。

2. 使用默认参数：将默认参数添加到函数参数中，以避免重复代码。例如，将默认的日志格式添加到日志处理程序中。

3. 删除重复代码：删除重复代码，例如在日志处理程序中使用了相同的格式化器。

4. 使用更具描述性的命名：使用更具描述性的变量和函数名称可以使代码更易于理解和维护。

下面是优化后的代码：

import logging

class DAELogControl:
    def __init__(self, path):
        self.path = path
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
        self.logger.propagate = False
        self.logger.setLevel(logging.DEBUG)

        self.consoleHandler = logging.StreamHandler()
        self.consoleHandler.setLevel(logging.INFO)
        self.consoleHandler.setFormatter(logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)30s..."))
        self.logger.addHandler(self.consoleHandler)

        self.fileHandler = logging.FileHandler(self.path)
        self.fileHandler.setLevel(logging.DEBUG)
        self.fileHandler.setFormatter(logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)s"))
        self.logger.addHandler(self.fileHandler)

    def dae_data_err(self, msg):
        self.logger.debug(msg, stacklevel=2)

    def dae_info(self, msg):
        self.logger.info(msg, stacklevel=2)

    def dae_error(self, msg):
        self.logger.error(msg, stacklevel=2)

通过这些优化，代码变得更加简洁和易于理解。