self.position_embeddings = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.n_patches+1, embed_size))

这段代码定义了一个名为`position_embeddings`的可学习参数，它的形状为`(1, self.n_patches+1, embed_size)`，其中`self.n_patches`表示输入图像被分成的patch数，`embed_size`表示每个patch被嵌入后的向量维度。这个可学习参数用于表示每个位置的嵌入向量，在Transformer中，每个位置都有一个特定的嵌入向量表示其在序列中的位置信息，这里的位置指的是输入图像中patch的位置。因此，`position_embeddings`中的每个元素都对应着一个patch在输入图像中的位置，并且每个位置的嵌入向量是可以通过训练学习到的。这里的`nn.Parameter`函数是将一个tensor转换为可学习参数，表示该tensor会被纳入到模型的参数中进行训练。