def init_from_ckpt(self, path, ignore_keys=list()): sd = torch.load(path, map_location="cpu")["state_dict"] keys = list(sd.keys()) for k in keys: for ik in ignore_keys: if k.startswith(ik): print("Deleting key {} from state_dict.".format(k)) del sd[k] missing, unexpected = self.load_state_dict(sd, strict=False) print(f"Restored from {path} with {len(missing)} missing and {len(unexpected)} unexpected keys") if len(missing) > 0: print(f"Missing Keys: {missing}") print(f"Unexpected Keys: {unexpected}")解析

这是一个PyTorch模型的初始化方法，其中`init_from_ckpt()`方法用于从预训练模型的检查点（checkpoint）文件中加载模型参数，以初始化当前模型。该方法的参数包括预训练模型的检查点文件路径`path`和一个忽略的键列表`ignore_keys`。

具体来说，`init_from_ckpt()`方法的实现过程如下：

1. 调用PyTorch中的`torch.load()`函数，加载指定路径下的预训练模型的检查点文件，并将其存储到变量`sd`中。`map_location`参数指定了在哪个设备上加载模型参数，这里用的是CPU。

2. 调用`sd.keys()`方法，获取字典`sd`中所有的键，并将其存储到列表`keys`中。

3. 遍历`keys`列表中的每个键，对于每个键，都遍历`ignore_keys`列表中的每个忽略键`ik`，如果该键以忽略键`ik`开头，则删除字典`sd`中对应的键值对。这样就可以忽略掉一些不需要的键，只保留需要的键。

4. 调用模型的`load_state_dict()`方法，将修改后的字典`sd`中的参数加载到当前模型中。`strict`参数表示是否严格匹配模型的参数名和检查点文件中的参数名，这里设置为False表示可以忽略模型和检查点文件中参数名不匹配的情况。

5. 打印加载模型参数的结果，包括加载的检查点文件路径、缺失参数的数量和不可预期的参数数量。如果缺失参数或者不可预期的参数数量不为0，则打印缺失参数和不可预期的参数的名称。

总体来说，`init_from_ckpt()`方法的作用是从预训练模型的检查点文件中加载模型参数，以初始化当前模型，并忽略掉一些不需要的参数。