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]

这段代码看起来是对网络中的某个权重进行处理，具体来说是将名为 "patch_embed.proj.weight" 的权重张量进行了一些操作。

首先，该权重张量被通过 unsqueeze 操作在第二个维度上插入了一个维度，变成了一个 5 维张量。

然后，该张量被通过 repeat 操作在第三个维度上重复 self.patch_size[0] 次，也就是将它分成了 self.patch_size[0] 个子张量。

最后，每个子张量被除以 self.patch_size[0]。这个操作可能是为了归一化张量，或者是为了确保张量的值域在合理范围内。

相关问题

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。

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。