def init_checkpoint(self): """ Init self.checkpoint. """ self.checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=self.model, optimizer=self.optimizer)

这个方法名为`init_checkpoint`，用于初始化`self.checkpoint`。

在方法内部，使用`tf.train.Checkpoint`创建了一个Checkpoint对象，并将模型和优化器传递给它。这样就创建了一个`self.checkpoint`对象，可以用于保存和恢复模型的训练状态。

Checkpoint对象是TensorFlow提供的用于保存和恢复模型状态的工具。它可以保存模型的权重和优化器的状态，并可以在需要时恢复这些状态。通过将模型和优化器传递给Checkpoint对象的构造函数，可以将它们与Checkpoint关联起来，从而实现对它们的保存和恢复。

在训练过程中，可以使用Checkpoint对象的`save`方法保存模型的状态，使用`restore`方法恢复模型的状态。这样可以实现断点续训的功能，即在训练过程中保存模型的状态，以便在需要时从之前保存的状态处继续训练。