if p is None: p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # auto-pad return p

这段代码是在进行填充参数p的处理。当填充参数p为None时，会执行自动填充的操作。

首先，判断卷积核大小k是否为整数类型int）。如果是整数类型，则将p设置为k除以2的结果，即p = k // 2。这是一种常见的自动填充方式，将填充大小设置为卷积核大小的一半。

如果卷积核大小k不是整数类型，那么假设k是一个包含两个整数的列表，表示在高度和宽度方向上的卷积核大小。这种情况下，会使用列表推导式遍历k中的每个元素x，并将p设置为x除以2的结果。即p = [x // 2 for x in k]。

最后，返回计算得到的填充参数p。这样就完成了自动填充操作，确保了卷积操作的输入张量在进行卷积运算时具有合适的填充大小。

相关问题

def autopad(k, p=None): if p is None: p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] return p

这段代码是一个函数，名字叫做 autopad。这个函数有两个参数，k 和 p。其中，k 表示卷积核的大小，可以是一个整数或一个形如 [k_h, k_w] 的列表。p 表示填充的大小，也可以是一个整数或一个形如 [p_h, p_w] 的列表。如果 p 没有指定，那么函数会根据 k 的大小自动计算出 p，使得卷积操作后 feature map 的大小不变。具体来说，如果 k 是一个整数，那么 p 就等于 k // 2；如果 k 是一个列表，那么 p 就分别等于 k_h // 2 和 k_w // 2。函数最后返回 p。

def forward_once(self, x, profile=False): y, dt = [], [] # outputs for m in self.model: if m.f != -1: # if not from previous layer x = y[m.f] if isinstance(m.f, int) else [x if j == -1 else y[j] for j in m.f] # from earlier layers if profile: try: import thop o = thop.profile(m, inputs=(x,), verbose=False)[0] / 1E9 * 2 # FLOPS except: o = 0 t = time_synchronized() for _ in range(10): _ = m(x) dt.append((time_synchronized() - t) * 100) print('%10.1f%10.0f%10.1fms %-40s' % (o, m.np, dt[-1], m.type)) x = m(x) # run y.append(x if m.i in self.save else None) # save output if profile: print('%.1fms total' % sum(dt)) return x

这是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受一个输入张量 x，然后按照网络模型中的层次结构依次进行计算，最终输出模型的预测结果。在计算过程中，函数会调用每一层的前向计算函数，将前一层的输出作为当前层的输入，并将当前层的输出作为下一层的输入，以此类推。在每一层的计算中，函数还可以根据需要对计算时间和计算量进行统计和记录，以便进行模型优化和性能分析。最后，函数返回模型的最终输出结果。