copy_Files(os.path.join(logs_save_dir, experiment_description, run_description), data_type)解释这段代码

这段代码的作用是复制文件，函数名为copy_Files。它接受两个参数，第一个参数是要复制的文件夹路径，第二个参数是数据类型。os.path.join()函数用于连接路径名组件，将多个路径组合成一个路径。在这个函数中，它连接了logs_save_dir、experiment_description和run_description三个路径名组件，生成了一个完整的文件夹路径。该文件夹路径指定了要复制的文件夹的位置。第二个参数表示数据类型，可以是“train”或“test”，用于确定要复制哪些文件。最终，该函数会将指定的文件夹复制到指定的位置。

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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。

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() del_list = ['logits'] pretrained_dict_copy = pretrained_dict.copy()解释这段代码

这段代码实现了从指定路径加载预训练模型的功能。具体来说，首先通过 `os.path.join()` 函数将文件路径拼接成完整的路径，其中包括了实验保存目录、运行描述、自监督学习种子以及保存的模型等信息。然后，通过调用 `torch.load()` 函数将指定路径下的模型加载到内存中，这里使用了 `map_location` 参数将模型加载到指定的设备上。接下来，将模型的参数字典分别存储在 `pretrained_dict` 和 `model_dict` 变量中，并将 `logits` 这一层从 `del_list` 列表中删除。最后，通过复制 `pretrained_dict` 中的参数字典来创建 `pretrained_dict_copy` 变量，并返回该变量。