x = F.relu(self.fc1(x))

时间: 2023-11-23 19:07:50 浏览: 121
这行代码是一个典型的神经网络的前向传播过程中的一步。 首先，self.fc1是一个全连接层，它对输入的x进行线性变换和加权求和操作，得到一个新的特征向量； 然后，通过使用ReLU激活函数F.relu()对全连接层的输出进行激活，得到激活后的特征向量。 整个过程就是全连接 + 激活的序列化操作，这也是神经网络的一般结构。
相关问题

def forward(self, x): # Max pooling over a (2, 2) window x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) # If the size is a square you can only specify a single number x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2) x = x.view(-1, self.num_flat_features(x)) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x

这段代码定义了神经网络的前向传播方法，用于数据在网络中的流动。 - `x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))`：这一行代码先将输入x通过卷积层self.conv1，然后应用ReLU激活函数，最后通过2x2的最大池化层进行下采样。 - `x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)`：这一行代码先将上一步的输出x通过卷积层self.conv2，然后应用ReLU激活函数，最后再次通过2x2的最大池化层进行下采样。 - `x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))`：这一行代码将上一步的输出x通过view函数进行形状变换，将其转换为一个二维张量。 - `x = F.relu(self.fc1(x))`：这一行代码先将上一步的输出x通过全连接层self.fc1，然后应用ReLU激活函数。 - `x = F.relu(self.fc2(x))`：这一行代码先将上一步的输出x通过全连接层self.fc2，然后应用ReLU激活函数。 - `x = self.fc3(x)`：这一行代码将上一步的输出x通过全连接层self.fc3，得到最终的输出。 整个前向传播过程就是将输入数据从卷积层、激活函数、池化层、全连接层等不同层之间传递，并经过相应的操作和激活函数处理，最终得到输出结果x。

def forward(self, x): x = x.transpose(1, 2) x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = F.relu(self.bn3(self.conv3(x))) x = self.bn4(self.conv4(x)) x = torch.max(x, 2, keepdim=True)[0] x = x.view(-1, 512) m = F.relu(self.fc_bn1_m(self.fc1_m(x))) m = F.relu(self.fc_bn2_m(self.fc2_m(m))) m = self.fc3_m(m) v = F.relu(self.fc_bn1_v(self.fc1_v(x))) v = F.relu(self.fc_bn2_v(self.fc2_v(v))) v = self.fc3_v(v) return m, v是什么意思

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数（`forward`），用于定义模型的前向计算过程。具体解释如下： - `x = x.transpose(1, 2)`：这行代码将输入张量x的维度进行转置，将维度1和维度2进行交换。这通常是为了适应卷积层的输入要求，因为卷积层通常要求输入的通道（channel）维度在维度2上。 - `x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))`：这行代码表示对输入x进行一次卷积操作（`self.conv1(x)`），然后将卷积结果进行批标准化操作（`self.bn1`），最后通过ReLU激活函数（`F.relu`）进行非线性变换。 - `x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))`、`x = F.relu(self.bn3(self.conv3(x)))`、`x = self.bn4(self.conv4(x))`：这几行代码分别表示对输入x进行多次卷积操作和批标准化操作，并使用ReLU激活函数进行非线性变换。 - `x = torch.max(x, 2, keepdim=True)[0]`：这行代码表示在维度2上对张量x进行最大池化操作，即取每个通道上的最大值。`keepdim=True`表示保持维度不变。 - `x = x.view(-1, 512)`：这行代码将张量x进行形状变换，将其变为一个大小为-1行、512列的二维张量。其中，-1表示自动计算该维度的大小，以保持总元素个数不变。 - `m = F.relu(self.fc_bn1_m(self.fc1_m(x)))`、`m = F.relu(self.fc_bn2_m(self.fc2_m(m)))`、`m = self.fc3_m(m)`：这几行代码表示对输入x进行多次线性变换、批标准化操作和ReLU激活函数进行非线性变换，得到最终的输出特征m。 - `v = F.relu(self.fc_bn1_v(self.fc1_v(x)))`、`v = F.relu(self.fc_bn2_v(self.fc2_v(v)))`、`v = self.fc3_v(v)`：这几行代码与上述对m的处理类似，只不过针对的是另一个输出特征v。 - `return m, v`：这行代码表示将计算得到的两个特征向量m和v作为结果返回。 综上所述，这段代码定义了一个神经网络模型的前向传播过程，通过一系列的卷积层、批标准化层和线性层对输入进行处理，并返回两个输出特征向量m和v。这样的模型通常用于特征提取和预测任务。
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class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = self.pool1(x) x = F.relu(self.conv2(x)) x = self.pool2(x) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x

- x = F.relu(self.fc1(x))：使用self.fc1进行全连接操作，然后使用ReLU激活函数。 - x = F.relu(self.fc2(x))：使用self.fc2进行全连接操作，然后使用ReLU激活函数。 - x = self.fc3(x)：使用self.fc3...

请把下列神经网络改得更深一点，需要有20层网络，目的是图像内容识别，原代码如下： def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) self.dropout = nn.Dropout(0.5) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv3(x) x = self.bn3(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) #x = self.dropout(x) x = self.fc2(x) return x

x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.fc2(x) x = F.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.fc3(x) return x 在上面的代码中，我们首先定义了一个 Net 类，然后在原有的网络...

x = self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) return x

在这个例子中，x = self.fc1(x) 将输入张量 x 传递给 fc1 线性层，然后 x = nn.functional.relu(x) 将线性层的输出通过 ReLU 激活函数进行非线性变换。ReLU 函数将所有负数变为 0，保留所有正数，从而在神经网络中...

对如下神经网络多加一些结构，使网络更复杂，并且更适用于在30epoch的情况下识别图像内容归类，原代码如下：class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) self.dropout = nn.Dropout(0.5) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv3(x) x = self.bn3(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) #x = self.dropout(x) x = self.fc2(x) return x

x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.fc3(x) return x 这个模型中，我们添加了两个全连接层和一个ReLU激活...

def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

- x = self.relu(x)：使用 ReLU 激活函数进行非线性变换； - x = self.maxpool(x)：使用最大池化层进行下采样； - x = self.layer1(x)：使用 ResNet 模型中的第一个残差块进行特征提取； - x = self.layer2(x)：使用...

请将如下的代码用图片的形式表现出来 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv4 = torch.nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv5 = torch.nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.conv6 = torch.nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.maxpooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.avgpool = torch.nn.AvgPool2d(2) self.globalavgpool = torch.nn.AvgPool2d((8, 10)) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm2d(64) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm2d(128) self.bn3 = torch.nn.BatchNorm2d(256) self.dropout50 = torch.nn.Dropout(0.5) self.dropout10 = torch.nn.Dropout(0.1) self.fc1 = torch.nn.Linear(256, 40) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) x = self.bn1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.bn1(F.relu(self.conv2(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn2(F.relu(self.conv3(x))) x = self.bn2(F.relu(self.conv4(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn3(F.relu(self.conv5(x))) x = self.bn3(F.relu(self.conv6(x))) x = self.globalavgpool(x) x = self.dropout50(x) x = x.view(batch_size, -1) x = self.fc1(x) return x

x = self.bn1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.bn1(F.relu(self.conv2(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn2(F.relu(self.conv3(x))) x = self.bn2(F.relu(self.conv4(x))) x = ...

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x，使最后输出为[16,1,50,50,]。

x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4...

class LeNet5_2(nn.Cell): # 定义算子 def __init__(self, num_class=10, num_channel=3): super(LeNet5_2, self).__init__() # 卷积层 self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 64, 3, pad_mode='valid', weight_init=Normal(0.06)) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, 3, pad_mode='valid', weight_init=Normal(0.06)) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3, pad_mode='valid', weight_init=Normal(0.06)) # 全连接层 self.fc1 = nn.Dense(128* 2* 2, 120, weight_init=Normal(0.06)) self.fc2 = nn.Dense(120, 84, weight_init=Normal(0.06)) self.fc3 = nn.Dense(84, num_class, weight_init=Normal(0.06)) # 激活函数 self.relu = nn.ReLU() # 最大池化成 self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 网络展开 self.flatten = nn.Flatten() #? self.num_class = num_class # 构建网络 def construct(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.max_pool2d(x) x = self.conv2(x) x = self.relu(x) x = self.max_pool2d(x) x = self.conv3(x) x = self.relu(x) x = self.max_pool2d(x) x = self.flatten(x) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x 添加批量归一层

x = self.fc1(x) x = self.bn4(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.bn5(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x 其中，BatchNorm2d层用于卷积层的批量归一化操作，BatchNorm1d层...

class LeNet5(nn.Cell): def __init__(self, num_class=10, num_channel=1): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 6, 5, pad_mode='valid') self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5, pad_mode='valid') self.fc1 = nn.Dense(16 * 5 * 5, 120, weight_init=Normal(0.02)) self.fc2 = nn.Dense(120, 84, weight_init=Normal(0.02)) self.fc3 = nn.Dense(84, num_class, weight_init=Normal(0.02)) self.relu = nn.ReLU() self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.flatten = nn.Flatten() # use the preceding operators to construct networks def construct(self, x): x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv1(x))) x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv2(x))) x = self.flatten(x) x = self.relu(self.fc1(x)) x = self.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x改变上述函数的通道数与卷积核大小，但不影响网络的功能

x = self.relu(self.fc1(x)) x = self.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x 需要注意的是，我们修改卷积核大小和通道数时需要考虑到网络的层数和输入输出的大小，否则可能会导致网络无法正常运行。...

如果我们使用的是mse损失函数。并且，模型改为？：class SampleConvNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, 8, 2, padding=3) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 4, 2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 4 * 4, 32) self.fc2 = nn.Linear(32, 10) def forward(self, x): # x of shape [B, 1, 28, 28] x = F.relu(self.conv1(x)) # -> [B, 16, 14, 14] x = F.max_pool2d(x, 2, 1) # -> [B, 16, 13, 13] x = F.relu(self.conv2(x)) # -> [B, 32, 5, 5] x = F.max_pool2d(x, 2, 1) # -> [B, 32, 4, 4] x = x.view(-1, 32 * 4 * 4) # -> [B, 512] x = F.relu(self.fc1(x)) # -> [B, 32] x = self.fc2(x) # -> [B, 10] return x

x = F.relu(self.fc1(x)) # -> [B, 32] x = self.fc2(x) # -> [B, 1] x = torch.sigmoid(x) # -> [B, 1] return x 同时，在训练循环中，我们需要将模型的输出与标签都转换为浮点型。修改后的训练循环代码...

将以下代码改成残差卷积网络class EmbeddingOmniglot(nn.Module): ''' In this network the input image is supposed to be 28x28 ''' def __init__(self, args, emb_size): super(EmbeddingOmniglot, self).__init__() self.emb_size = emb_size self.nef = 64 self.args = args # input is 1 x 28 x 28 self.conv1 = nn.Conv2d(1, self.nef, 3, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (nef) x 14 x 14 self.conv2 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (1.5*ndf) x 7 x 7 self.conv3 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (2*ndf) x 5 x 5 self.conv4 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, bias=False) self.bn4 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (2*ndf) x 3 x 3 self.fc_last = nn.Linear(3 * 3 * self.nef, self.emb_size, bias=False) self.bn_last = nn.BatchNorm1d(self.emb_size) def forward(self, inputs): e1 = F.max_pool2d(self.bn1(self.conv1(inputs)), 2) x = F.leaky_relu(e1, 0.1, inplace=True) e2 = F.max_pool2d(self.bn2(self.conv2(x)), 2) x = F.leaky_relu(e2, 0.1, inplace=True) e3 = self.bn3(self.conv3(x)) x = F.leaky_relu(e3, 0.1, inplace=True) e4 = self.bn4(self.conv4(x)) x = F.leaky_relu(e4, 0.1, inplace=True) x = x.view(-1, 3 * 3 * self.nef) output = F.leaky_relu(self.bn_last(self.fc_last(x))) return [e1, e2, e3, output]

x = F.relu(x) x = self.residual_block1(x) x = self.residual_block2(x) e1 = F.max_pool2d(x, 2) x = self.residual_block3(e1) x = self.residual_block4(x) e2 = F.max_pool2d(x, 2) x = self.conv2...

如何在该模型中设置weight_decay参数，来实现正则化：class MLP(torch.nn.Module): def init(self): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named...

def forward(self, x): x = torch.relu(self.conv1(x)) self.conv1_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv1.weight.data), dim=(1, 2, 3)) x = torch.relu(self.conv2(x)) self.conv2_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv2.weight.data), dim=(1, 2, 3)) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x

1. x = torch.relu(self.conv1(x))将输入数据 x通过第一个卷积层 conv1，然后应用 ReLU 激活函数。ReLU 函数将负数置为零，保留正数。 2. self.conv1_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv1.weight....

def forward(self, states: torch.FloatTensor): out1 = torch.relu(self.fc1(states)) out2 = torch.relu(self.fc2(states)) out = torch.relu(self.fc3(torch.cat([out1, out2], dim=-1))) out = torch.relu(self.fc4(out)) out = self.fc_out(out) return out

2. out1 = torch.relu(self.fc1(states))：通过全连接层self.fc1对输入states进行线性变换，并应用ReLU激活函数得到out1。 3. out2 = torch.relu(self.fc2(states))：通过全连接层self.fc2对输入...

定义ResNet18模型 class ResNet18(nn.Module): def init(self): super(ResNet18, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), ) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), ) self.layer4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.layer1(x) + x x = self.layer2(x) + x x = self.layer3(x) + x x = self.layer4(x) + x x = self.avgpool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x

- x = self.layer2(x) + x、x = self.layer3(x) + x、x = self.layer4(x) + x：依次将 x 与 self.layer2(x)、self.layer3(x)、self.layer4(x) 相加，实现残差连接。 - x = self.avgpool(x)：将输入 ...

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