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]

这段代码主要是加载预训练模型的checkpoint，然后修改其中的权重参数，以适应当前模型的patch大小。

首先，使用`torch.load()`函数加载预训练模型的checkpoint，其中的`self.pretrained`表示预训练模型的路径。由于预训练模型可能在GPU上训练，所以使用`map_location='cpu'`将其转移到CPU上。

然后，从checkpoint中获取模型的状态字典`state_dict`，其包含了模型的所有权重参数和其他相关信息。

最后，修改`state_dict`中的`'patch_embed.proj.weight'`参数，将其按照当前模型的patch大小进行调整。具体地，使用`unsqueeze(2)`将权重参数的第3个维度扩展为patch大小，然后使用`repeat()`函数将其在扩展的维度上重复patch大小次，最后将结果除以patch大小，以保证权重的值不变。这样就将预训练模型的权重参数调整为适应当前模型的patch大小，可以直接用于初始化当前模型的权重参数。