def initialise_vars(self): # Load ckpt file if given, otherwise initialise variables and hard copy to target networks if train_params.CKPT_FILE is not None: #Restore all learner variables from ckpt ckpt = train_params.CKPT_DIR + '/' + train_params.CKPT_FILE ckpt_split = ckpt.split('-') step_str = ckpt_split[-1] self.start_step = int(step_str) self.saver.restore(self.sess, ckpt) else: self.start_step = 0 self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) # Perform hard copy (tau=1.0) of initial params to target networks self.sess.run(self.init_update_op)

这是一个机器学习模型中初始化变量的实现示例。在这个示例中，首先检查是否有ckpt文件被指定，如果有，则从ckpt文件中恢复所有学习器变量。如果没有，则初始化所有变量，并将初始参数硬复制到目标网络中。

在恢复ckpt文件时，代码首先将ckpt文件名分割成一系列字符串，然后提取最后一个字符串作为步数并将其转换为整数作为起始步数。然后，代码使用TensorFlow的saver对象从ckpt文件中恢复所有变量。

如果没有指定ckpt文件，则代码将起始步数设置为0，并使用TensorFlow的global_variables_initializer()方法初始化所有变量。

最后，代码使用tau = 1.0来执行初始参数的硬复制到目标网络中，这是一种常见的机器学习技巧，旨在确保目标网络的参数与学习器网络的参数相同。