checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu')

这段代码是使用 PyTorch 加载预训练模型的方式之一。`torch.load()` 是 PyTorch 中的一个函数，用于从磁盘中加载数据。在这里，`self.pretrained` 是一个字符串变量，表示预训练模型的路径。`map_location='cpu'` 表示将模型加载到 CPU 上，这是因为在某些情况下，预训练模型可能已经在 GPU 上训练，而当前的计算机没有 GPU，因此需要将模型加载到 CPU 上。

加载预训练模型后，可以使用它来进行各种任务，例如文本生成、语言理解等。

相关问题

checkpoint = torch.load(args.model, map_location=str(device))什么意思

`torch.load()` 函数用于加载保存的模型检查点。在给定代码中，`args.model` 是一个参数，表示保存的模型检查点的文件路径。`map_location=str(device)` 参数用于指定加载模型的设备位置。

具体来说，`map_location` 参数可以接受一个字符串、一个 `torch.device` 对象或者一个函数作为输入。它的作用是将模型加载到指定的设备上。在这里，`str(device)` 将设备对象 `device` 转换为字符串，表示将模型加载到 `device` 所代表的设备上。

例如，如果 `device = torch.device('cuda')`，那么 `map_location=str(device)` 将模型加载到 CUDA 设备上。如果你想在 CPU 上加载模型，可以将 `device` 设置为 `torch.device('cpu')`，然后使用 `map_location=str(device)` 加载模型。

当你加载模型时，可以将返回的检查点数据存储在一个变量中，比如 `checkpoint`。你可以使用这个变量来获取保存的模型的各种信息，例如权重、优化器状态等。

如何将checkpoint = torch.load(path)转化成CPU格式

要将checkpoint加载到CPU上，你可以使用以下代码：

checkpoint = torch.load(path, map_location=torch.device('cpu'))

在`torch.load()`函数中，`map_location`参数可以用来指定将checkpoint加载到哪个设备上。通过设置`map_location=torch.device('cpu')`，你可以将checkpoint加载到CPU上。这样，你就可以在CPU上使用加载的checkpoint了。