D__KERNEL__

D__KERNEL__是一个宏定义，用于指示代码中的一部分是内核代码。在引用中，__kernel是一个内核属性，用于指定内核地址空间。在引用中，__acquires和__releases是用于指定代码中的锁定和释放锁定的属性。

由于提供的引用内容较为抽象，无法直接给出具体的介绍或演示。如果您能提供更具体的问题或上下文，我将能够为您提供更准确的回答。

相关问题

对以下代码进行注解 def tiled_conv_layer(input_img, tiling_factor, tile_size, kernel_size, name='tiling_conv', regularizer=None, nonneg=False): dims = input_img.get_shape().as_list() with tf.variable_scope(name): kernel_lists = [[tf.get_variable('kernel_%d%d'%(i,j), shape=(kernel_size, kernel_size, 1, 1), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) for i in range(tiling_factor)] for j in range(tiling_factor)] pad_one, pad_two = np.ceil((tile_size - kernel_size)/2).astype(np.uint32), np.floor((tile_size - kernel_size)//2).astype(np.uint32) kernels_pad = [[tf.pad(kernel, [[pad_one, pad_two], [pad_one, pad_two], [0,0], [0,0]]) for kernel in kernels] for kernels in kernel_lists] #[tf.summary.image('kernel_%d%d'%(i,j), tf.transpose(kernel, [2,0,1,3])) for j, kernel_list in enumerate(kernels_pad) for i, kernel in enumerate(kernel_list) ] psf = tf.concat([tf.concat(kernel_list, axis=0) for kernel_list in kernels_pad], axis=1) if regularizer is not None: tf.contrib.layers.apply_regularization(regularizer, weights_list=[tf.transpose(psf, [2,0,1,3])]) if nonneg: psf = tf.abs(psf) tf.summary.image("tiled_psf", tf.expand_dims(tf.squeeze(psf, -1), 0)) img_pad = np.ceil(tile_size * tiling_factor / 2).astype(np.uint32) input_img_pad = tf.pad(input_img, [[0,0],[img_pad,img_pad],[img_pad,img_pad],[0,0]]) output_img = fft_conv2d(input_img, psf) #output_img = tf.slice(output_img, [0,img_pad,img_pad,0], [-1,dims[1],dims[2],-1]) return output_img

这段代码定义了一个函数tiled_conv_layer，它接受一些输入参数并返回一个输出。

函数内部的操作如下：
- 获取输入图像的维度信息。
- 进入一个名为name的变量作用域。
- 创建一个包含tiling_factor x tiling_factor个卷积核的列表，每个卷积核大小为kernel_size x kernel_size x 1 x 1。这些卷积核的初始化使用了Xavier初始化器。
- 计算pad_one和pad_two两个值，用于对卷积核进行填充。
- 对每个卷积核进行填充操作，将pad_one和pad_two应用于卷积核的两个维度。
- 将填充后的卷积核拼接成一个大的卷积核psf。
- 如果regularizer参数非空，则对psf应用正则化。
- 如果nonneg参数为True，则对psf取绝对值。
- 将psf转换为图像格式，并在TensorBoard中记录。
- 计算图像填充大小img_pad。
- 对输入图像进行填充操作，使用img_pad对图像的四个维度进行填充。
- 使用fft_conv2d函数对填充后的输入图像和psf进行卷积操作。
- 根据需要对输出图像进行裁剪。
- 返回输出图像。

请注意，这段代码使用了一些TensorFlow的函数和操作，其中一些函数和操作可能需要进一步了解TensorFlow的相关知识。

class ChannelPool3d(AvgPool1d): def __init__(self, kernel_size, stride, padding): super(ChannelPool3d, self).__init__(kernel_size, stride, padding) self.pool_1d = AvgPool1d(self.kernel_size, self.stride, self.padding, self.ceil_mode) def forward(self, inp): n, c, d, w, h = inp.size() inp = inp.view(n,c,d*w*h).permute(0,2,1) pooled = self.pool_1d(inp) c = int(c/self.kernel_size[0]) return inp.view(n,c,d,w,h)每句话什么意思

这段代码是定义了一个名为ChannelPool3d的类，它继承自AvgPool1d类。它有三个参数：kernel_size表示池化核的大小，stride表示步长，padding表示填充大小。在初始化时，它调用了父类的构造函数，并且创建了一个AvgPool1d对象作为类的属性。在前向传播时，输入数据的维度为[n, c, d, w, h]，其中n表示batch size，c表示通道数，d表示深度，w和h表示宽和高。然后将输入数据的维度重新排列为[n,d*w*h,c]再进行一次转置，使得通道数c在第三个维度上，接着将其输入到pool_1d中进行池化操作。最后，将通道数c重新计算为c/kernel_size[0]，并将结果重新排列为[n,c,d,w,h]返回。