def load_checkpoint(model=None, optimizer=None, filename='checkpoint', logger=cur_logger): if os.path.isfile(filename): logger.info("==> Loading from checkpoint '{}'".format(filename)) checkpoint = torch.load(filename) epoch = checkpoint['epoch'] if 'epoch' in checkpoint.keys() else -1 it = checkpoint.get('it', 0.0) if model is not None and checkpoint['model_state'] is not None: model.load_state_dict(checkpoint['model_state']) if optimizer is not None and checkpoint['optimizer_state'] is not None: optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state']) logger.info("==> Done") else: raise FileNotFoundError

这段代码用于从指定的文件中加载模型和优化器的参数。首先判断指定的文件是否存在，如果存在，则读取文件中的内容，并将模型和优化器的状态设置为读取的内容；如果不存在，则抛出FileNotFoundError异常。其中，filename是指定的文件名，model和optimizer是模型和优化器的实例，logger用于记录日志信息。在读取文件内容时，需要注意的是，如果checkpoint字典中包含'epoch'键，则将其值赋给epoch变量；否则，将epoch变量的值设置为-1。另外，还可以从checkpoint字典中获取其他自定义的键值对，例如it变量的值。

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def restore(self, save_path, model=None): if model is None: model = self.alg.model checkpoint = torch.load(save_path,map_location=torch.device('cpu')) # import pdb # pdb.set_trace() # a = torch.load_state_dict(checkpoint) model.load_state_dict(checkpoint)

这段代码是用来从指定路径 `save_path` 中加载模型参数到 `model` 中的。如果没有指定 `model`，则默认使用 `self.alg.model`。这个方法使用了 PyTorch 的 `load()` 方法来加载保存的模型参数。`map_location` 参数指定了将模型参数加载到 CPU 上，因为有些模型参数可能是在 GPU 上保存的，这样加载到 CPU 上可以避免 GPU 内存不足的问题。加载完成后，模型参数就被成功恢复了。

def load_pre_trained_checkpoint(): param_dict = None if cfg['pre_trained']: if os.path.isdir(cfg['ckpt_path']): ckpt_save_dir = cfg['ckpt_path'] ckpt_pattern = os.path.join(ckpt_save_dir, "*.ckpt") ckpt_files = glob.glob(ckpt_pattern) if not ckpt_files: logger.warning(f"There is no ckpt file in {ckpt_save_dir}, " f"pre_trained is unsupported.") else: ckpt_files.sort(key=os.path.getmtime, reverse=True) time_stamp = datetime.datetime.now() print(f"time stamp {time_stamp.strftime('%Y.%m.%d-%H:%M:%S')}" f" pre trained ckpt model {ckpt_files[0]} loading", flush=True) param_dict = ms.load_checkpoint(ckpt_files[0]) elif os.path.isfile(cfg['ckpt_path']): param_dict = ms.load_checkpoint(cfg['ckpt_path']) print('Successfully loaded!') else: print(f"Invalid pre_trained {cfg['ckpt_path']} parameter.") return param_dict

这是一个加载预训练模型的函数。它首先检查配置文件中的预训练参数（pre_trained）是否为True，并且检查ckpt_path参数指定的路径是否存在。

如果ckpt_path是一个目录，则函数会在该目录中查找最新的.ckpt文件，并使用MindSpore的load_checkpoint方法加载该文件。加载成功后，将打印加载的模型文件的时间戳和路径，并返回参数字典（param_dict）。

如果ckpt_path是一个文件，则直接使用MindSpore的load_checkpoint方法加载该文件，并返回参数字典。

如果pre_trained为False或者ckpt_path参数无效（既不是目录也不是文件），则会打印相应的错误信息，并返回None。