def forward(self, x): if self.deploy: return torch.nn.functional.conv2d( super(activation, self).forward(x), self.weight, self.bias, padding=(self.act_num*2 + 1)//2, groups=self.dim) else: return self.bn(torch.nn.functional.conv2d( super(activation, self).forward(x), self.weight, padding=self.act_num, groups=self.dim))

这段代码是用来实现一个卷积层和激活函数的结合，其中使用了批归一化（batch normalization）技术。

具体来说，当 self.deploy=True 时，使用的是部署模式，此时会先对输入进行卷积操作，然后再进行批归一化并激活，最后输出结果。

当 self.deploy=False 时，使用的是训练模式，此时会先对输入进行卷积操作，并使用批归一化技术，然后再进行激活，最后输出结果。

其中，self.weight 和 self.bias 分别表示卷积层的权重和偏置，self.bn 表示批归一化层，self.act_num 表示激活函数的种类和数量，self.dim 表示卷积层的维度（一般为 2 或 3）。

相关问题

Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.deploy.yarn.YarnSparkHadoopUtil

根据提供的引用内容，这个错误是由于缺少org.apache.spark.deploy.yarn.YarnSparkHadoopUtil类而导致的。这个类通常包含在spark-xxx-yarn-shuffle.jar中，因此您需要确保您的classpath中包含此jar文件。您可以尝试以下步骤来解决这个问题：

1.检查您的classpath是否包含spark-xxx-yarn-shuffle.jar文件。

2.如果您使用的是Maven，则可以尝试将以下依赖项添加到您的pom.xml文件中：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-yarn_2.11</artifactId>
    <version>2.4.0</version>
</dependency>

3.如果您手动下载了Spark，请确保您已正确设置SPARK_HOME环境变量，并将$SPARK_HOME/jars目录添加到您的classpath中。

-bash: ./deploy.sh: Permission denied

您在运行脚本 `deploy.sh` 时遇到了权限被拒绝的错误。这意味着您没有足够的权限来执行该脚本。

您可以尝试通过给脚本添加执行权限来解决此问题。在终端中执行以下命令：

chmod +x deploy.sh

然后再次尝试运行脚本：

./deploy.sh

这样应该可以解决权限问题并成功运行脚本。如果您仍然遇到问题，请确保您具有执行该脚本的权限，并且脚本没有被其他进程或用户锁定。