利用pytorch构建一个类，能够将输入特征[b,c,h,w]，从空域分解为互补的两部分

下面是一个利用PyTorch构建的类，能够将输入特征[b,c,h,w]，从空域分解为互补的两部分：

import torch.nn as nn

class SpatialDecomposition(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super(SpatialDecomposition, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        
    def forward(self, x):
        x1 = self.conv1(x)
        x2 = self.conv2(x)
        x2 = self.relu(x2 - x1)
        x1 = self.relu(x1 - x2)
        return x1, x2

该类包含一个`__init__`方法和一个`forward`方法。`__init__`方法中定义了两个卷积层和一个ReLU激活函数。`forward`方法接收输入特征`x`，并将其作为输入传递给两个卷积层。然后，从第一个卷积层获得的输出`x1`和从第二个卷积层获得的输出`x2`将被进一步处理。首先，通过减去`x1`，从第二个卷积层的输出中减去了第一个卷积层的输出，得到的结果是一个代表高频部分的张量`x2`。然后，通过减去`x2`，从第一个卷积层的输出中减去了高频部分，得到的结果是一个代表低频部分的张量`x1`。最后，`forward`方法返回这两个张量。