def up_x4(self, x): H, W = self.patches_resolution B, L, C = x.shape assert L == H*W, "input features has wrong size" if self.final_upsample=="expand_first": x = self.up(x) x = x.view(B,4*H,4*W,-1) x = x.permute(0,3,1,2) #B,C,H,W x = self.output(x) return x

这是一个Python类中的方法。方法名为up_x4，参数为self和x。该方法的功能是将输入的特征图x上采样4倍，并返回上采样后的结果。在方法内部，它首先获取当前对象（一个PatchTransformer实例）的patches_resolution属性，该属性为一个元组，其中包含了当前Transformer使用的Patch分辨率。然后，它对输入的特征图进行尺寸检查，确保其每个数据点的长度（L）与Patch分辨率（H*W）匹配。如果长度不匹配，则抛出一个错误。接下来，它检查final_upsample属性是否设置为"expand_first"。如果是，它会调用up方法将特征图进行上采样。然后，它将结果按照一定的顺序排列，并返回上采样后的特征图x。

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class PatchEmbed(nn.Module): """ 2D Image to Patch Embedding """ def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_c=3, embed_dim=768, norm_layer=None): super().__init__() img_size = (img_size, img_size) patch_size = (patch_size, patch_size) self.img_size = img_size self.patch_size = patch_size self.grid_size = (img_size[0] // patch_size[0], img_size[1] // patch_size[1]) self.num_patches = self.grid_size[0] * self.grid_size[1] self.proj = nn.Conv2d(in_c, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) self.norm = norm_layer(embed_dim) if norm_layer else nn.Identity() def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape assert H == self.img_size[0] and W == self.img_size[1], \ f"Input image size ({H}*{W}) doesn't match model ({self.img_size[0]}*{self.img_size[1]})." # flatten: [B, C, H, W] -> [B, C, HW] # transpose: [B, C, HW] -> [B, HW, C] x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2) x = self.norm(x) return x

这是一个名为`PatchEmbed`的类，用于将2D图像转换为补丁嵌入。它主要用于图像分类任务中。下面是该类的主要组成部分：

- `__init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_c=3, embed_dim=768, norm_layer=None)`：类的初始化函数，定义了输入图像的大小`img_size`、补丁的大小`patch_size`、输入通道数`in_c`、嵌入维度`embed_dim`以及规范化层`norm_layer`。
- `forward(self, x)`：前向传播函数，接收输入张量`x`，进行补丁嵌入操作。首先，根据输入图像的大小和补丁大小计算出网格的大小，并计算出补丁的数量。然后，通过卷积操作将输入图像转换为嵌入表示。最后，进行规范化操作并返回结果。

在这个类中，`PatchEmbed`利用卷积操作将输入图像分割为固定大小的补丁，并将每个补丁转换为嵌入表示。这种嵌入操作可以帮助模型更好地捕捉图像的局部信息，从而提高图像分类性能。

def __init__(self, img_size=224, patch_size=(2,4,4), in_chans=3, embed_dim=96, norm_layer=None): super().__init__() self.patch_size = patch_size img_size = to_2tuple(img_size) self.in_chans = in_chans self.embed_dim = embed_dim patches_resolution = [img_size[0] // patch_size[1], img_size[1] // patch_size[2]] self.patches_resolution = patches_resolution self.num_patches = patches_resolution[0] * patches_resolution[1] self.proj = nn.Conv3d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) if norm_layer is not None: self.norm = norm_layer(embed_dim) else: self.norm = None

这是一个 PyTorch 的模型初始化函数，它定义了一个 3D 卷积层和一个归一化层。主要参数包括：

- img_size：图像的尺寸。
- patch_size：划分图像的 patch 的大小。
- in_chans：输入图像的通道数。
- embed_dim：嵌入向量的维度。
- norm_layer：归一化层的类型。

该函数的作用是将输入的图像分为多个 patch，并且将每个 patch 映射到一个嵌入向量。这是 ViT 模型（Vision Transformer）的核心思想。ViT 模型将图像分为多个 patch，然后通过 Transformer 来处理这些 patch，最后输出整个图像的特征向量。