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。

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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。

self.apply(_init_weights)

这行代码是 PyTorch 中用来初始化模型参数的常用方法。具体来说，它会遍历模型的所有参数，并按照指定的初始化方法对它们进行初始化。

在这个代码中，`self` 指的是模型本身， `_init_weights` 是一个函数或方法，用来指定参数的初始化方法。通常情况下，`_init_weights` 会被定义为一个类的方法，用来初始化该类的所有参数。

举个例子，假设我们有一个叫做 `MyModel` 的模型，其中包含了两个全连接层，我们可以在模型的构造函数中调用 `self.apply(_init_weights)` 来初始化这两个层的参数，代码如下：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 30)
        self.apply(_init_weights)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

def _init_weights(m):
    if isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
        nn.init.constant_(m.bias, 0)

在上面的例子中，`_init_weights` 方法会对所有的 `nn.Linear` 层的权重进行 Xavier 初始化，偏置则初始化为 0。在模型的构造函数中调用 `self.apply(_init_weights)` 就可以完成所有参数的初始化。