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。