logger = get_root_logger()

这是一个获取根日志记录器的函数调用，通常用于在代码中使用Python日志模块进行记录日志信息。 `get_root_logger()` 函数返回的是Python日志模块中默认的根日志记录器，可以使用该记录器来进行日志记录操作。一般情况下，我们会在代码的开头使用这个函数来获取根日志记录器，然后在代码的其他地方使用 `logger` 这个变量来进行日志记录。

相关问题

logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}')

这段代码是在Python中使用logging模块创建一个logger对象，然后记录一条信息。get_root_logger()是用来创建logger对象的函数，它返回的是一个根logger对象，可以在整个程序中使用。

logger.info()是logging模块中的一个方法，用来记录日志信息。这里记录的信息是"load model from: {self.pretrained}"，其中self.pretrained是一个类成员变量，表示模型的预训练参数路径。

这段代码的作用是在程序中记录模型加载的日志信息，以便在程序运行过程中进行调试和排错。

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]

这段代码看起来是在加载预训练模型的权重，并将其中的 patch_embed 层的权重进行了修改。具体来说，它将原始的 patch_embed 层的权重（shape 为 [num_patches, embed_dim]）重复复制了 self.patch_size[0] 次，变成了 [num_patches, embed_dim, patch_size[0], 1, 1] 的形状，并将每个元素除以了 self.patch_size[0]。这个操作可能是为了对输入的图像进行 patch 分割时，将每个 patch 内部的像素值均匀地分配到 patch 内部各个位置的嵌入向量中。