解释代码 def __init__(self, type='train', model='BILSTM'): self.config = Config() self.saver = None self.util = Util() self.loader = Loader() self.model_type = model self.logger = self.util.get_logger(self.config.log_file) self.model = cnn_model(self.config) if self.model_type == 'IDCNN' else BiLSTM_model(self.config) self.ckpt_path = self.config.cnn_ckpt_path if self.model_type == 'IDCNN' else self.config.lstm_ckpt_path if type == 'train': self.train()

这段代码定义了一个名为`__init__`的初始化函数，该函数接受两个参数：`type`和`model`，并且返回一个对象。

在函数内部，代码首先调用了一个名为`Config`的类，该类用于设置模型的各种配置参数。然后创建了一个`Saver`对象，该对象用于保存训练过程中的模型参数。接着创建了一个名为`Util`的工具类对象，该对象用于提供一些常用的工具函数。

接下来，代码定义了一个名为`Loader`的类，该类用于加载训练数据。然后，根据`model`参数的值，选择使用`cnn_model`函数或者`BiLSTM_model`函数来创建模型。这两个函数分别创建了一个基于CNN的模型和一个基于双向LSTM的模型。

接着，代码根据`model_type`参数的值，选择使用`cnn_ckpt_path`或者`lstm_ckpt_path`作为模型参数的保存路径。

最后，如果`type`参数的值为`train`，则调用`train()`函数进行模型的训练。这个函数没有在代码中给出，但可以猜测它会使用之前定义的模型和数据加载器来训练模型，并且在训练过程中使用`Saver`对象保存模型参数。