什么意思？class SegResNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super().__init__() self.pretrained_net = FeatureResNet() self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv5 = conv(512, 256, stride=2, transposed=True) self.bn5 = bn(256) self.conv6 = conv(256, 128, stride=2, transposed=True) self.bn6 = bn(128) self.conv7 = conv(128, 64, stride=2, transposed=True) self.bn7 = bn(64) self.conv8 = conv(64, 64, stride=2, transposed=True) self.bn8 = bn(64) self.conv9 = conv(64, 32, stride=2, transposed=True) self.bn9 = bn(32) self.conv10 = conv(32, num_classes, kernel_size=7) init.constant(self.conv10.weight, 0) # Zero init def forward(self, x): x1, x2, x3, x4, x5 = self.pretrained_net(x) x = self.relu(self.bn5(self.conv5(x5))) x = self.relu(self.bn6(self.conv6(x + x4))) x = self.relu(self.bn7(self.conv7(x + x3))) x = self.relu(self.bn8(self.conv8(x + x2))) x = self.relu(self.bn9(self.conv9(x + x1))) x = self.conv10(x) return x

这段代码定义了一个名为SegResNet的类，继承自nn.Module。该类的构造函数中传入了一个参数num_classes，用于指定输出的类别数。在构造函数中，首先通过调用FeatureResNet类创建了一个预训练模型pretrained_net；接着定义了一系列的卷积、归一化和ReLU激活函数操作，构成了一个U-Net结构，用于对输入图像进行分割。最后，通过init.constant对最后一层卷积的权重进行了零初始化。

在该类的forward函数中，首先将输入数据x经过预训练模型pretrained_net进行特征提取，得到x1、x2、x3、x4和x5五个特征图；接着，将x5经过一系列的卷积和归一化操作得到x，然后将x与x4相加，再进行一系列的卷积和归一化操作得到x，以此类推，直到x1。最后，将x经过一层7x7卷积，得到最终的分割结果。

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class DepressionDiagnosisModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(DepressionDiagnosisModel, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.features = nn.Sequential( # 定义模型的特征提取部分 ) self.classifier = nn.Sequential( # 定义模型的分类器部分 ) self.old_model = None self.old_classes = 0

这段代码定义了一个名为 "DepressionDiagnosisModel" 的类，继承自 PyTorch 的 nn.Module 类。该类的构造函数接受一个参数 "num_classes"，表示分类任务的类别数。在构造函数中，首先调用父类构造函数初始化模型，然后定义了三个成员变量：

- self.num_classes：表示分类任务的类别数。
- self.features：是一个 nn.Sequential 对象，用于定义模型的特征提取部分，可以由多个 nn.Module 组成。
- self.classifier：也是一个 nn.Sequential 对象，用于定义模型的分类器部分，可以由多个 nn.Module 组成。

同时，还定义了两个成员变量，分别是 self.old_model 和 self.old_classes，用于存储模型在增量学习中旧模型和旧类别的信息。

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。这些分类器都是基于输入特征进行分类的，并且使用不同的方法来实现分类功能。此外，该模型还包含了一个MLP网络，用于将输入特征映射到更高维的特征空间中。该模型的输入特征维度为41，输出类别数为5。