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。