def load_pre_trained_checkpoint(): param_dict = None if cfg['pre_trained']: if os.path.isdir(cfg['ckpt_path']): ckpt_save_dir = cfg['ckpt_path'] ckpt_pattern = os.path.join(ckpt_save_dir, "*.ckpt") ckpt_files = glob.glob(ckpt_pattern) if not ckpt_files: logger.warning(f"There is no ckpt file in {ckpt_save_dir}, " f"pre_trained is unsupported.") else: ckpt_files.sort(key=os.path.getmtime, reverse=True) time_stamp = datetime.datetime.now() print(f"time stamp {time_stamp.strftime('%Y.%m.%d-%H:%M:%S')}" f" pre trained ckpt model {ckpt_files[0]} loading", flush=True) param_dict = ms.load_checkpoint(ckpt_files[0]) elif os.path.isfile(cfg['ckpt_path']): param_dict = ms.load_checkpoint(cfg['ckpt_path']) print('Successfully loaded!') else: print(f"Invalid pre_trained {cfg['ckpt_path']} parameter.") return param_dict

这是一个加载预训练模型的函数。它首先检查配置文件中的预训练参数（pre_trained）是否为True，并且检查ckpt_path参数指定的路径是否存在。

如果ckpt_path是一个目录，则函数会在该目录中查找最新的.ckpt文件，并使用MindSpore的load_checkpoint方法加载该文件。加载成功后，将打印加载的模型文件的时间戳和路径，并返回参数字典（param_dict）。

如果ckpt_path是一个文件，则直接使用MindSpore的load_checkpoint方法加载该文件，并返回参数字典。

如果pre_trained为False或者ckpt_path参数无效（既不是目录也不是文件），则会打印相应的错误信息，并返回None。