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。

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device = torch.device(args.device) experiment_description = args.experiment_description data_type = args.selected_dataset method = 'TS-TCC' training_mode = args.training_mode run_description = args.run_description logs_save_dir = args.logs_save_dir os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)解释这段代码

这段代码主要用于设置训练的环境与参数，具体解释如下：

1. `device = torch.device(args.device)`：设置使用的设备类型，如CPU或GPU。

2. `experiment_description = args.experiment_description`：实验描述，用于区分不同的实验。

3. `data_type = args.selected_dataset`：选择使用的数据集类型。

4. `method = 'TS-TCC'`：设置使用的模型方法，这里是TS-TCC。

5. `training_mode = args.training_mode`：训练模式，如在线训练或离线训练等。

6. `run_description = args.run_description`：运行描述，用于区分不同的运行。

7. `logs_save_dir = args.logs_save_dir`：保存日志文件的目录。

8. `os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)`：创建日志保存目录，如果目录已存在则不会抛出异常。

log_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) save_path = os.path.join(log_path, "..", "Logs")

这段代码的作用是获取当前脚本文件所在的目录，并在该目录的上一级目录下创建一个名为"Logs"的文件夹，用于存放日志文件。具体来说，`os.path.abspath(__file__)`获取当前脚本文件的绝对路径，`os.path.dirname()`获取该路径的父目录，`os.path.join()`将父目录和"../Logs"拼接成完整路径。最终的`save_path`就是日志文件的保存路径。