__init__(self, num_classes, in_channels, drop_ratio=0.8, std=0.01, data_format="NCHW", ls_eps=0.)

这是一个神经网络模型的初始化函数，参数如下：

- `num_classes`：输出类别的数量。
- `in_channels`：输入张量的通道数。
- `drop_ratio`：dropout 比率，用于控制神经元的随机失活率。
- `std`：权重初始化的标准差。
- `data_format`：输入数据格式，可选值为 "NCHW" 或 "NHWC"。
- `ls_eps`：Label Smoothing 的 epsilon 值，用于平滑分类标签。

相关问题

def __init__(self, num_classes = 21):

这是一个 Python 类的构造函数，用于创建一个对象实例。它有一个可选参数 num_classes，默认值为 21。这个参数的作用是指定分类任务中可能出现的类别数量。在类的实例化时，如果没有传递 num_classes 参数，则会默认使用 21 作为类别数量。如果传递了 num_classes 参数，则会使用传递的值作为类别数量。

def __init__(self, num_classes=10):

This line of code is defining the constructor method for a class. The constructor method is called when an object of the class is created.

The parameter `num_classes` is being passed to the constructor method with a default value of 10. This parameter is used to set the number of classes that the model will classify.

For example, if the model is being trained to classify images of animals into 10 different categories (e.g. cats, dogs, birds, etc.), then `num_classes` would be set to `10`. This parameter allows for flexibility in the number of classes that the model can classify.