def load_last_new_model(self, models_path): self.load_state_dict(torch.load(models_path))

这段代码是一个方法，用于加载最新的模型。它使用了PyTorch中的torch.load函数来加载模型的参数，并使用load_state_dict方法将参数加载到当前模型中。

load_state_dict方法是一个模型对象的方法，它接受一个参数字典，其中键是模型的参数名称，值是对应的张量。通过调用这个方法，模型的参数将被更新为提供的参数字典中的值。

在你的代码中，你将从models_path路径加载的模型参数通过load_state_dict方法加载到当前模型中。请确保模型参数文件在指定路径上存在，并且与当前模型的参数匹配，以避免出现错误。

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self.model_path = 'dqn.pth' if pretrained: if os.path.exists(self.model_path): self.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location='cpu'))

这段代码是一个模型加载的过程。首先，定义了一个模型路径`self.model_path`，指定为`dqn.pth`。然后，如果`pretrained`参数为True，并且模型路径存在，就会使用`torch.load`函数加载模型参数，并通过`load_state_dict`方法将参数加载到模型中。

`torch.load`函数用于加载保存的模型参数。它接受一个文件路径作为输入，并返回一个包含模型参数的字典。在这段代码中，通过指定`map_location='cpu'`参数，可以将模型参数加载到CPU上。

最后，通过调用`load_state_dict`方法，将加载的模型参数应用到模型中。这样，模型就被初始化为预训练的状态，并可以在后续的操作中使用。

def __init__(self, dataset='mydata'): self.config = BertConfig(dataset) self.model = MyBertModel(self.config).to('cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.config.save_path, map_location='cpu'))

这段代码是一个 Python 类的初始化函数，其中：

- `dataset` 是一个可选参数，默认值为 `'mydata'`；
- `BertConfig(dataset)` 用于创建一个 BERT 模型的配置对象，该对象的参数由 `dataset` 决定；
- `MyBertModel(self.config)` 用于创建一个 BERT 模型，该模型的具体结构由 `MyBertModel` 类定义；
- `.to('cpu')` 将模型移动到 CPU 上进行计算；
- `torch.load(self.config.save_path, map_location='cpu')` 从本地加载 BERT 模型的参数，`self.config.save_path` 是模型参数的保存路径，`map_location='cpu'` 表示将模型参数加载到 CPU 上进行计算。

综上，这段代码的作用是创建一个 BERT 模型，并加载之前训练好的模型参数，以便进行后续的预测或者推理。