def _freeze_stages(self): if self.frozen_stages >= 0: self.patch_embed.eval() for param in self.patch_embed.parameters(): param.requires_grad = False if self.frozen_stages >= 1: self.pos_drop.eval() for i in range(0, self.frozen_stages): m = self.layers[i] m.eval() for param in m.parameters(): param.requires_grad = False

这段代码是一个私有方法 `_freeze_stages`，用于冻结模型的前几层，以便进行迁移学习或微调。具体来说，如果 `frozen_stages` 大于等于 0，则冻结 `patch_embed` 模块的所有参数；如果 `frozen_stages` 大于等于 1，则冻结 `pos_drop` 模块以及前 `frozen_stages` 个 `layers` 模块的所有参数。在冻结之前，需要将相应的模块设置为 `eval` 模式，以便在冻结之后仍然能够保持参数不变。此外，需要将 `param.requires_grad` 设置为 `False`，以禁用梯度计算。