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。