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。