def forward(self, x): keep_features = list() for i, layer in enumerate(self.backbone.children()): x = layer(x) if i in [2, 6, 13, 22]: # [2, 4, 8, 11, 22] keep_features.append(x) global_context = list() for i, f in enumerate(keep_features): if i in [0, 1]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=5, stride=5)(f) if i in [2]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=(4, 10), stride=(4, 2))(f) f_pow = torch.pow(f, 2) f_mean = torch.mean(f_pow) f = torch.div(f, f_mean) global_context.append(f) x = torch.cat(global_context, 1) x = self.container(x) logits = torch.mean(x, dim=2) return logits

这是一个PyTorch模型的前向传递函数。函数的输入是一个张量x，表示输入的数据。函数中的backbone是一个包含多个卷积层的神经网络，函数通过遍历backbone中的每一层，将输入数据x依次输入到每一层中进行计算。在遍历过程中，如果当前层的索引i等于2、6、13或22，则将当前层的输出保存到keep_features列表中。最后，函数返回最后一层的输出。

相关问题

优化代码class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None for i, block in enumerate(memory_view): if block is None: if block_start is None: block_start = i if i - block_start + 1 == request_size: self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) return block_start else: block_start = None return None

在这个代码中，可以考虑将 `enumerate(memory_view)` 替换为 `enumerate(self.allocator.get_free_blocks(request_size))` 来避免遍历整个内存块。这里假设 `get_free_blocks` 方法会返回所有可以容纳请求大小的内存块的起始位置，这个方法可以被 Allocator 类实现。

除此之外，可以使用列表推导式来进一步简化代码：

class MemoryManager:
    def __init__(self, allocator):
        self.allocator = allocator

    def allocate(self, process, request_size):
        block_start = next(iter(self.allocator.get_free_blocks(request_size)), None)
        if block_start is not None:
            self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process)
        return block_start

在这个优化版本中，使用了 `next` 函数来获取第一个可用的内存块的起始位置，如果没有可用的内存块则返回 `None`。同时，使用了列表推导式来替换了循环语句，使得代码更加简洁易懂。

优化class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: if block_start is None: block_start = i if i - block_start + 1 == request_size: self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) else: block_start = None return None

好的，下面是我为 `MemoryManager` 类做的优化：

class MemoryManager:
    def __init__(self, allocator):
        self.allocator = allocator

    def allocate(self, process, request_size):
        memory_view = self.allocator.memory_view()
        block_start = None
        for i, block in enumerate(memory_view):
            if block is None:
                if block_start is None:
                    block_start = i
                if i - block_start + 1 == request_size:
                    self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process)
                    return block_start
            else:
                block_start = None
        return None

优化部分如下：

1. 使用了 `enumerate` 函数来同时遍历索引和元素，避免了使用 `range(len(memory_view))` 的复杂写法。
2. 对于空闲内存块的判断，使用了直接判断元素是否为 None 的方式，避免了使用 `is` 的复杂写法。
3. 对于连续的空闲内存块的查找，使用了一个变量来记录当前空闲块的起始位置，而不是在分配内存时再次遍历内存块。这样可以提高效率，避免了重复访问内存块的开销。