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。

last_model_wts = model.state_dict()

`model.state_dict()` 是 PyTorch 中的一个功能，它返回模型当前的状态（即参数）作为一个字典[^1]。这个操作通常用于保存模型以便于后续恢复训练或在其他环境中使用。当你调用 `last_model_wts = model.state_dict()` 时，你实际上是获取了模型在某个时间点（通常是训练结束时）的所有参数值，这些参数值包括神经网络的所有权重和偏置。

需要注意的是，`model.load_state_dict(state)` 方法会将 `state`（如 `last_model_wts`）作为新的参数值来更新模型，如果 `state` 和当前模型结构匹配，则这相当于重新设置模型到那个特定状态。这里的 `load_state_dict` 实际上执行了一个浅复制，这意味着它不会创建模型的新实例，而是直接替换模型原有的参数。

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'last_model.pth')

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('last_model.pth'))

在这个过程中，`last_model_wts` 可以看作是模型参数的一个快照，便于管理和复现实验结果。