for i in range(self.J_num): if i not in R: CHS1.append(C1[k]) CHS2.append(C2[k]) k += 1 else: CHS1.append(H2[m]) CHS2.append(H1[m]) m += 1 return CHS1, CHS2
时间: 2023-12-26 18:06:57 浏览: 34
这段代码是一个循环,其中 self.J_num 表示循环次数的上限,R 是一个列表,C1、C2、H1、H2 是四个列表。在循环过程中,首先判断变量 i 是否在列表 R 中,如果不在,则将 C1 和 C2 中对应位置的元素添加到 CHS1 和 CHS2 列表中,并将索引 k 加 1;如果 i 在 R 中,则将 H2 和 H1 中对应位置的元素添加到 CHS1 和 CHS2 列表中,并将索引 m 加 1。最后返回 CHS1 和 CHS2 两个列表。
相关问题
请分析这段代码class GhostBottleneck(nn.Module): """ Ghost bottleneck w/ optional SE""" def __init__(self, in_chs, mid_chs, out_chs, dw_kernel_size=3, stride=1, act_layer=nn.ReLU, se_ratio=0.): super(GhostBottleneck, self).__init__() has_se = se_ratio is not None and se_ratio > 0. self.stride = stride # Point-wise expansion self.ghost1 = GhostModule(in_chs, mid_chs, relu=True) # Depth-wise convolution if self.stride > 1: self.conv_dw = nn.Conv2d(mid_chs, mid_chs, dw_kernel_size, stride=stride, padding=(dw_kernel_size - 1) // 2, groups=mid_chs, bias=False) self.bn_dw = nn.BatchNorm2d(mid_chs) # Squeeze-and-excitation if has_se: self.se = SqueezeExcite(mid_chs, se_ratio=se_ratio) else: self.se = None # Point-wise linear projection self.ghost2 = GhostModule(mid_chs, out_chs, relu=False) # shortcut if (in_chs == out_chs and self.stride == 1): self.shortcut = nn.Sequential() else: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chs, in_chs, dw_kernel_size, stride=stride, padding=(dw_kernel_size - 1) // 2, groups=in_chs, bias=False), nn.BatchNorm2d(in_chs), nn.Conv2d(in_chs, out_chs, 1, stride=1, padding=0, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_chs), ) def forward(self, x): residual = x # 1st ghost bottleneck x = self.ghost1(x) # Depth-wise convolution if self.stride > 1: x = self.conv_dw(x) x = self.bn_dw(x) # Squeeze-and-excitation if self.se is not None: x = self.se(x) # 2nd ghost bottleneck x = self.ghost2(x) x += self.shortcut(residual) return x
这段代码定义了一个名为GhostBottleneck的类,继承自nn.Module。该类实现了一个带有可选Squeeze-and-excitation (SE)的Ghost bottleneck。
在初始化方法中,它接受一些参数,包括输入通道数(in_chs)、中间通道数(mid_chs)、输出通道数(out_chs)、深度卷积核大小(dw_kernel_size)、步长(stride)、激活函数(act_layer)和SE比率(se_ratio)。它首先判断是否需要SE操作,并保存步长。然后,它定义了以下组件:
- ghost1: 一个GhostModule,用于进行点卷积扩展,将输入通道数扩展到中间通道数。
- conv_dw和bn_dw: 如果步长大于1,则定义了一个深度卷积层和对应的批归一化层,用于进行深度卷积操作。
- se: 如果需要SE操作,则定义了一个SqueezeExcite模块,用于进行Squeeze-and-excitation操作。
- ghost2: 一个GhostModule,用于将中间通道数缩减到输出通道数。
- shortcut: 根据输入通道数和输出通道数以及步长的不同情况,定义了不同的shortcut结构。如果输入通道数等于输出通道数且步长为1,则shortcut为空;否则,shortcut由一系列卷积层和批归一化层组成。
在前向传播方法中,首先保存输入的残差,然后按照以下顺序进行操作:
- 使用ghost1进行第一个ghost bottleneck操作,将输入x转换为中间特征x。
- 如果步长大于1,则使用conv_dw和bn_dw进行深度卷积操作。
- 如果需要SE操作,则使用se进行Squeeze-and-excitation操作。
- 使用ghost2进行第二个ghost bottleneck操作,将中间特征x转换为输出特征x。
- 将残差与shortcut结果相加得到最终输出x。
该GhostBottleneck类实现了一种特殊的残差块结构,通过使用GhostModule和深度卷积、SE等操作,实现了通道数的扩展和缩减,并在残差连接中处理了不同通道数和步长的情况。这种结构常用于一些深度学习模型中的卷积层。
H1 = [CHS1[_] for _ in R] H2 = [CHS2[_] for _ in R] C1 = [_ for _ in CHS1 if _ not in H2] C2 = [_ for _ in CHS2 if _ not in H1]
这段代码是在Python中使用列表推导式来生成四个新的列表H1、H2、C1和C2。假设R是一个由整数组成的列表,CHS1和CHS2也是由元素可重复的列表组成。
- H1:遍历R列表中的元素,将CHS1中对应位置的元素添加到新的H1列表中。
- H2:遍历R列表中的元素,将CHS2中对应位置的元素添加到新的H2列表中。
- C1:遍历CHS1列表中的元素,如果它不在H2列表中,则将其添加到新的C1列表中。
- C2:遍历CHS2列表中的元素,如果它不在H1列表中,则将其添加到新的C2列表中。
需要注意的是,上述代码中的下划线是一个占位符,用于表示R列表中的每个元素。
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