load_from = os.path.join(os.path.join(logs_save_dir, experiment_description, run_description, f"self_supervised_seed_{SEED}", "saved_models")) chkpoint = torch.load(os.path.join(load_from, "ckp_last.pt"), map_location=device) pretrained_dict = chkpoint["model_state_dict"] model_dict = model.state_dict()解释这段代码

这段代码实现了从之前训练的模型中加载预训练的参数。具体步骤如下：

1. `load_from` 变量是一个字符串，它拼接了之前保存模型的路径和文件名。
2. `torch.load()` 方法读取指定路径下的保存好的模型文件 `ckp_last.pt`，然后将其加载到内存中，map_location 参数指定了计算设备。
3. `pretrained_dict` 是从模型文件中加载到的模型参数。`chkpoint` 是一个字典，其中 "model_state_dict" 键对应了模型的参数字典。
4. `model_dict` 是当前模型的参数字典，它会被更新为预训练的参数。
5. 最后将 `pretrained_dict` 中的参数更新到 `model_dict` 中，即将预训练的参数加载到当前模型中。