解释这段代码class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, groups=1, base_width=64, dilation=1, norm_layer=None): super(BasicBlock, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d if groups != 1 or base_width != 64: raise ValueError('BasicBlock only supports groups=1 and base_width=64') if dilation > 1: raise NotImplementedError("Dilation > 1 not supported in BasicBlock") # Both self.conv1 and self.downsample layers downsample the input when stride != 1 self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride) self.bn1 = norm_layer(planes) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = conv3x3(planes, planes) self.bn2 = norm_layer(planes) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out
时间: 2024-02-14 21:26:47 浏览: 44
这段代码定义了一个名为BasicBlock的类,它也是一个继承自nn.Module类的残差块。与前面提到的Bottleneck类相比,BasicBlock类的扩展因子(expansion)为1,即不进行维度扩展。
在初始化方法中,定义了一系列的卷积、批归一化和激活函数层,用于构建残差块内部的网络结构。与Bottleneck类不同的是,BasicBlock类只支持groups=1和base_width=64的情况,并且不支持dilation大于1的情况。
在前向传播方法中,输入张量x通过残差块的各个层进行处理。其中包括了卷积、批归一化和激活函数操作。与Bottleneck类类似,BasicBlock类也实现了跳跃连接(shortcut connection),通过将输入张量x与处理后的特征图相加,并再次通过激活函数进行处理,得到最终的输出特征图。
如果在初始化方法中传入了downsample参数(非空),则会执行降采样操作,将输入张量x进行降采样以适应维度不匹配的情况。
最后,返回处理后的输出特征图。这段代码实现了一个BasicBlock残差块,用于构建深度残差网络中的基本模块。
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class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, rate=1): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=rate, dilation=rate, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample self.stride = stride解释
这段代码定义了一个 ResNet 中的 Bottleneck 模块,它是由三个卷积层组成的。第一个卷积层使用 1x1 的卷积核将输入通道数 inplanes 转换为 planes,第二个卷积层使用 3x3 的卷积核进行卷积操作,并且可能会进行下采样操作,stride 控制下采样的步长,padding 和 dilation 分别控制了卷积核在空间维度上的填充和空洞卷积操作。第三个卷积层使用 1x1 的卷积核将输出通道数转换为 planes*4,expansion 参数控制了扩张倍数。每个卷积层后面都跟着一个 BatchNorm 层和 ReLU 激活函数。downsample 参数用于进行下采样操作,stride 控制下采样的步长。这个模块的主要作用是提取特征,并且通过下采样操作进行特征压缩。
class Block(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, expansion, stride): super(Block, self).__init__() self.stride = stride planes = expansion * in_planes self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=planes, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes) self.shortcut = nn.Sequential() if stride == 1 and in_planes != out_planes: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes) )
这是一个基本的残差块(Residual Block)类。在初始化函数中,它接收输入通道数(in_planes)、输出通道数(out_planes)、扩展倍数(expansion)和步长(stride)作为参数。在初始化过程中,它定义了一系列的卷积层和批归一化层。
具体来说,它包含以下几个层:
- self.conv1:一个1x1的卷积层,用于对输入进行通道数的转换,将输入通道数变为扩展倍数乘以输入通道数。
- self.bn1:对conv1的输出进行批归一化操作。
- self.conv2:一个3x3的卷积层,用于在空间上对特征进行卷积操作。
- self.bn2:对conv2的输出进行批归一化操作。
- self.conv3:一个1x1的卷积层,用于将特征映射的通道数变为输出通道数。
- self.bn3:对conv3的输出进行批归一化操作。
此外,如果步长为1并且输入通道数与输出通道数不相等,则会添加一个shortcut(短连接)来使输入与输出形状匹配。shortcut由一个包含1x1卷积层和批归一化层的Sequential组成。
这个残差块类用于构建ResNet等网络结构。