logger.info(f"=> loaded successfully '{self.pretrained}'")

### 回答1：
这行代码是使用Python中的logging模块记录一条日志信息。其中，logger是一个已经初始化的Logger对象，其.info()方法表示记录INFO级别的日志信息。具体而言，这条日志信息记录了一个成功加载预训练模型的消息，其中self.pretrained表示已经加载的预训练模型的名称。该日志信息将会被输出到一个或多个日志处理器中，例如控制台、文件等。

### 回答2：
logger.info(f"=>成功加载预训练模型 '{self.pretrained}'")

### 回答3：
这行代码的作用是在日志中记录一条信息，该信息表示成功加载了一个预训练模型。代码中使用了`logger.info()`函数，它是一个日志记录器对象中的一个方法，被用来记录信息级别的日志。

在这行代码中，被记录的信息是一个格式化的字符串，其中`self.pretrained`是一个变量，表示被加载的预训练模型的名称。使用`{}`来包围变量名，这样在实际记录日志时，变量的值会被正确地替换进字符串中。

整个字符串的前半部分`"=> loaded successfully"`是固定的部分，用来表示成功加载了预训练模型。后半部分`'{self.pretrained}'`则是通过调用`self.pretrained`来动态地获取预训练模型的名称。

因此，这行代码的作用就是在日志中记录一条信息，告知我们已成功加载了一个命名为`self.pretrained`的预训练模型。

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msg = self.load_state_dict(state_dict, strict=False) logger.info('Missing keys: {}'.format(msg.missing_keys)) logger.info('Unexpected keys: {}'.format(msg.unexpected_keys)) logger.info(f"=> loaded successfully '{self.pretrained}'") del checkpoint torch.cuda.empty_cache()

这段代码是在加载预训练模型的权重时使用的。调用了 PyTorch 中的 `load_state_dict()` 方法，将预训练模型的权重载入到当前模型中。`strict=False` 表示可以忽略一些在当前模型中不存在的权重，这样可以避免一些不必要的错误。加载成功后，打印出缺失的权重和未预期的权重，并删除 `checkpoint` 变量并清空 GPU 缓存。其中 `logger` 是一个日志记录器，用来记录一些信息，方便调试和排错。

if pretrained: self.pretrained = pretrained if isinstance(self.pretrained, str): self.apply(_init_weights) logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}') checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu') state_dict = checkpoint['model'] state_dict['patch_embed.proj.weight'] = state_dict['patch_embed.proj.weight'].unsqueeze(2).repeat(1,1,self.patch_size[0],1,1) / self.patch_size[0]

这段代码是在构建模型时，如果预训练参数存在，则加载预训练参数。首先检查预训练参数是否为字符串类型，如果是，则调用_init_weights函数对模型参数进行初始化，并打印日志信息。然后使用torch.load函数加载预训练参数，其中map_location参数指定了将预训练参数加载到CPU上。接下来获取预训练参数中的模型参数，并将patch_embed.proj.weight参数重复扩展到与输入图像的分辨率相同，以便进行卷积操作。最后将参数除以patch_size[0]以进行归一化处理。