Block Sequential

时间: 2024-08-15 17:04:35 浏览: 77
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XC之顺序功能块BLOCK.rar

Block Sequential，通常是指块级顺序控制或分段顺序执行，它是一种程序设计结构，主要用于描述计算机硬件或软件系统中的指令执行流程。在这种模式下，程序被划分为一系列独立的、连续执行的块（block），每个块按照特定的顺序依次执行，直到所有块都完成后，整个过程结束。 这种控制结构常见于基于CISC（复杂指令集计算机）的处理器，比如传统的冯诺依曼架构中，通过指令指针（IP）或程序计数器（PC）的递增来逐条执行指令。同时，在软件层面，比如在循环、分支等控制流结构中，也可以模拟Block Sequential的执行逻辑。
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RuntimeError: Failed to run torchinfo. See above stack traces for more details. Executed layers up to: [VideoResNet: 1, BasicStem: 2, Conv3d: 3, BatchNorm3d: 3, ReLU: 3, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, Sequential: 4, Conv3d: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, Sequential: 4, Conv3d: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, Sequential: 4, Conv3d: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, AdaptiveAvgPool3d: 2, Linear: 2]

这个错误信息表明在运行 torchinfo 时发生了错误，并且显示了模型中执行的图层序列。可能的原因是你的模型中存在不支持的图层或者输入数据的形状不正确。你可以检查你的输入数据的形状是否与模型期望的形状相同，...

class BasicBlock(nn.Sequential):

class BasicBlock(nn.Sequential)是一个基本的卷积神经网络块，由两个卷积层和一个恒等映射组成。该块的输入通过第一个卷积层进行卷积操作，然后通过激活函数进行激活，再通过第二个卷积层进行卷积操作，最后将该...

self.in_block = nn.Sequential(

在这个代码段中，self.in_block 就是一个 nn.Sequential 容器，里面包含了多个子模块，这些子模块将被按顺序依次执行，从而得到最终的输出。具体来说，这段代码定义了一个输入块，包括了一个卷积层、一个批标准...

nn.Sequential(*block_list)

*block_list 是一个可变参数，表示可以传入任意多个参数，这些参数将被打包成一个元组 block_list。在 nn.Sequential() 中，每个参数都代表一个模块，可以是一个单独的层，也可以是一个子模型。例如： ...

def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for i in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers)

这段代码是一个 _make_layer 方法的实现，用构建 ResNet 的层它接受参数 ，planes，blocks 和 stride。...最后，通过使用 nn.Sequential(*layers) 将列表中的元素组合成一个序列，并返回这个序列。

Input Source operations connected to node model_1/feature_extractor_1/sequential_70/res_block_15/sequential_73/conv2d_47/Conv2D_1: model_1/feature_extractor_1/sequential_70/res_block_14/re_lu_50/Relu_1 (defined at D:\DEM\8m DEM along track all\GF-7_Stereo_Matching-master\DSMNet\code\modules.py:41)

在这里，节点名称为 model_1/feature_extractor_1/sequential_70/res_block_15/sequential_73/conv2d_47/Conv2D_1，它是一个卷积层的输出。这个卷积层是一个残差块中的第二个卷积层，它的名称为 conv2d_47。它的输入...

def __init__(self, block_list, initial_filters=64): # block_list表示每个block有几个卷积层 super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) # 共有几个block self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = layers.Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b1 = layers.BatchNormalization() self.a1 = layers.Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() # 构建ResNet网络结构 for block_id in range(len(block_list)): # 第几个resnet block for layer_id in range(block_list[block_id]): # 第几个卷积层 if block_id != 0 and layer_id == 0: # 对除第一个block以外的每个block的输入进行下采样 block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) # 将构建好的block加入resnet self.out_filters *= 2 # 下一个block的卷积核数是上一个block的2倍 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())解释代码

这段代码是定义了一个 ResNet18 神经网络模型，它采用了残差网络（ResNet）的结构。ResNet18 模型由一系列 ResnetBlock 组成，每个 ResnetBlock 包含若干个卷积层。其中，第一个 ResnetBlock 的输入经过一个卷积层后...

self.init_size = opt.img_size // 4 self.l1 = nn.Sequential(nn.Linear(opt.latent_dim, 128 * self.init_size ** 2)) self.conv_blocks = nn.Sequential( #请参见read_me.pdf文件中关于生成网络的结果说明补充代码 *block(opt.latent_dim, 128, normalize=False), *block(128, 256), *block(256, 512), *block(512, 1024), nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))), nn.Tanh()

这段代码是一个生成对抗网络（GAN）中的生成器部分。首先，opt.img_size是输入图像的大小，self.init_size是经过多次下采样后得到的 feature map 的大小。然后，self.l1是一个全连接层，将随机噪声 opt....

def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1, dilate=False): norm_layer = self._norm_layer downsample = None previous_dilation = self.dilation if dilate: self.dilation *= stride stride = 1 if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: downsample = nn.Sequential( conv1x1(self.inplanes, planes * block.expansion, stride), norm_layer(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample, self.groups, self.base_width, previous_dilation, norm_layer)) self.inplanes = planes * block.expansion for _ in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes, groups=self.groups, base_width=self.base_width, dilation=self.dilation, norm_layer=norm_layer)) return nn.Sequential(*layers)

其中，block 代表网络的基本块，planes 代表输出通道数，blocks 代表构建的基本块数量，stride 代表步长，dilate 代表是否使用膨胀卷积。norm_layer 代表归一化层，downsample 代表下采样层，previous_dilation 代表...

def make_layer(self, block, num_of_layer):#把Conv_ReLU_Block做一个循环，封装在 layers = [] for _ in range(num_of_layer): layers.append(block()) return nn.Sequential(*layers)

最后，使用 nn.Sequential 将 layers 中的所有层封装到一个 Sequential 容器中，并返回该容器。 这个函数的作用可以让我们更加方便地构建含有多个相同类型层的模型，而不需要手动多次添加。

self.block = nn.Sequential( BasicConv(channels, hidden_channels, 1), BasicConv(hidden_channels, channels, 3)

self.block是一个Sequential模块，它包含了两个BasicConv模块。这两个BasicConv模块用于处理输入的特征图。 第一个BasicConv模块： 在这个模块中，输入的特征图通道数为"channels"，输出的特征图通道数为"hidden_...

modules = [] block_in_channels = in_channels block_out_channels = start_out_channels for _ in range(n_temporal_layers): if use_pyramid_pooling: use_pyramid_pooling = True pool_sizes = [(2, h, w)] else: use_pyramid_pooling = False pool_sizes = None temporal = TemporalBlock( block_in_channels, block_out_channels, use_pyramid_pooling=use_pyramid_pooling, pool_sizes=pool_sizes, ) spatial = [ Bottleneck3D(block_out_channels, block_out_channels, kernel_size=(1, 3, 3)) for _ in range(n_spatial_layers_between_temporal_layers) ] temporal_spatial_layers = nn.Sequential(temporal, *spatial) modules.extend(temporal_spatial_layers) block_in_channels = block_out_channels block_out_channels += extra_in_channels这个网络是如何传播的

这个网络是一个具有多个时间和空间层的3D卷积神经网络，每个时间层包含一个TemporalBlock，每个时间层之间有多个Bottleneck3D空间层。在每个时间层中，输入的数据通过TemporalBlock进行处理，然后通过多个Bottleneck...

class ImageTransformerModel(nn.Module): def init(self): super().init() self._initial = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect'), nn.InstanceNorm2d(32, affine=True), nn.ReLU(inplace=True), ) self._down_blocks = nn.Sequential( DownBlock(32, 64, kernel_size=3), DownBlock(64, 128, kernel_size=3), ) self._residual_blocks = nn.Sequential( *[ResidualBlock(128, kernel_size=3) for _ in range(5)] ) self._up_blocks = nn.Sequential( UpBlock(128, 64, kernel_size=3), UpBlock(64, 32, kernel_size=3), ) self._final = nn.Conv2d(32, 3, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect')

这是一个用于图像转换的神经网络模型，包含了卷积层、实例归一化层、残差块、上采样块等不同类型的层。具体来说，该模型包含以下几个部分： 1. 输入层：输入图像的大小为 3（RGB 三通道）。 2. 初始层：使用一个卷...

def _make_layer(self, block, input_channels, output_channels, num_blocks=1): layers = [] layers.append(block(input_channels, output_channels)) for i in range(num_blocks-1): layers.append(block(output_channels, output_channels)) return nn.Sequential(*layers)

最后，通过 nn.Sequential(*layers) 将列表中的所有块组合成一个序列，并返回这个序列作为神经网络层。 这个函数的作用是方便地构建具有重复模式的网络层，通过重复使用同一个基本块来减少重复代码。
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