def _make_denseblock(self, block, blocks): layers = [] for i in range(blocks): # Currently we fix the expansion ratio as the default value layers.append(block(self.inplanes, growthRate=self.growthRate, dropRate=self.dropRate)) self.inplanes += self.growthRate return nn.Sequential(*layers) def _make_transition(self, compressionRate): inplanes = self.inplanes outplanes = int(math.floor(self.inplanes // compressionRate)) self.inplanes = outplanes return transition_2D(inplanes, outplanes)

这段代码看起来像是一个 PyTorch 的神经网络模型的定义，其中包括了 `_make_denseblock` 和 `_make_transition` 两个函数。`_make_denseblock` 函数的作用是生成若干个 Dense Block，每个 Dense Block 中包含了若干个相同的神经网络层，每个神经网络层的输入都是前面所有层的输出的拼接，这样可以使得信息传递更加充分。`_make_transition` 函数则是生成 DenseNet 中的过渡层，将神经网络层数较多的 Dense Block 的输出压缩到一个更小的维度，以减少参数数量和计算量。具体实现细节可以参考代码中调用的 `block` 和 `transition_2D` 函数的定义。

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def _make_denseblock(self, block, blocks): layers = [] for i in range(blocks): # Currently we fix the expansion ratio as the default value layers.append(block(self.inplanes, growthRate=self.growthRate, dropRate=self.dropRate)) self.inplanes += self.growthRate return nn.Sequential(*layers) 这段代码意思

这段代码实现了一个 Dense Block 的生成函数 `_make_denseblock`，它接受两个参数：`block` 表示要使用的基础网络层，`blocks` 表示要生成的 Dense Block 的个数。函数返回一个由 Dense Block 中的所有网络层按顺序组成的 PyTorch 的 `nn.Sequential` 对象。

在函数中，首先定义了一个空列表 `layers`，然后通过一个循环来生成 Dense Block 中的每个网络层。每次循环中，都会调用 `block` 函数来生成一个网络层，并将其添加到 `layers` 列表中。其中，`self.inplanes` 表示当前输入的通道数，`self.growthRate` 表示每个网络层要增加的通道数，`self.dropRate` 表示每个网络层的 dropout 概率。在每次循环结束后，都会将 `self.inplanes` 更新为当前的通道数，这样下一个网络层的输入通道数就是上一个网络层的输出通道数。

最后，函数返回一个 `nn.Sequential` 对象，其中包含了所有生成的网络层。这个对象可以被视为一个整体，方便在后续的神经网络模型中使用。

def _make_layer(self, block, input_channels, output_channels, num_blocks=1): layers = [] layers.append(block(input_channels, output_channels)) for i in range(num_blocks-1): layers.append(block(output_channels, output_channels)) return nn.Sequential(*layers)

这段代码定义了一个辅助函数_make_layer，用于创建一个由多个block组成的层。它接受四个参数：block表示卷积层的基本结构，input_channels表示输入通道数，output_channels表示输出通道数，num_blocks表示重复次数。

函数首先创建一个空的列表layers，然后将一个由block(input_channels, output_channels)构成的块添加到layers中。接下来，使用循环将block(output_channels, output_channels)添加到layers中，重复次数为num_blocks-1。最后，使用nn.Sequential将layers列表中的所有块连接起来，并返回该层。

这个函数的作用是根据指定的block、输入通道数、输出通道数和重复次数来构建一个由多个相同结构的块组成的层。在这个特定的代码行中，该函数被用于创建self.conv3_1层。