expansion ratio

扩张比（expansion ratio）是指物体在受力作用下的尺寸变化比例。它可以用来描述物体在某个方向上的线性扩张或收缩程度。扩张比的计算公式为：

扩张比 = （最终尺寸 - 初始尺寸）/ 初始尺寸

其中，最终尺寸是物体在受力后的尺寸，初始尺寸是物体在受力前的尺寸。扩张比可以用百分数或小数表示，正值表示扩张，负值表示收缩。

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def _make_denseblock(self, block, blocks): layers = [] for i in range(blocks): # Currently we fix the expansion ratio as the default value layers.append(block(self.inplanes, growthRate=self.growthRate, dropRate=self.dropRate)) self.inplanes += self.growthRate return nn.Sequential(*layers) 这段代码意思

这段代码实现了一个 Dense Block 的生成函数 `_make_denseblock`，它接受两个参数：`block` 表示要使用的基础网络层，`blocks` 表示要生成的 Dense Block 的个数。函数返回一个由 Dense Block 中的所有网络层按顺序组成的 PyTorch 的 `nn.Sequential` 对象。

在函数中，首先定义了一个空列表 `layers`，然后通过一个循环来生成 Dense Block 中的每个网络层。每次循环中，都会调用 `block` 函数来生成一个网络层，并将其添加到 `layers` 列表中。其中，`self.inplanes` 表示当前输入的通道数，`self.growthRate` 表示每个网络层要增加的通道数，`self.dropRate` 表示每个网络层的 dropout 概率。在每次循环结束后，都会将 `self.inplanes` 更新为当前的通道数，这样下一个网络层的输入通道数就是上一个网络层的输出通道数。

最后，函数返回一个 `nn.Sequential` 对象，其中包含了所有生成的网络层。这个对象可以被视为一个整体，方便在后续的神经网络模型中使用。

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。