super(et,self).__init__()是啥意思
时间: 2023-08-07 12:52:49 浏览: 91
`super(et, self).__init__()` 是 Python 中的一种用法,用于调用父类的构造函数。在这个语句中,`et` 是当前类的名称,`self` 是当前对象的引用。`__init__()` 是 `nn.Module` 类的构造函数,它会在创建 `et` 类的对象时被自动调用。
`super()` 函数可以用来获取当前类的父类,并调用父类的方法。在这个语句中,`super(et, self)` 获取了 `et` 类的父类 `nn.Module`,并调用了它的 `__init__()` 方法,以便在创建 `et` 类的对象时,能够正确地初始化父类的属性和方法。
通常情况下,在子类的构造函数中,我们需要调用父类的构造函数来初始化父类的属性,以确保子类能够正确地继承父类的属性和方法。如果没有调用父类的构造函数,子类就无法正确地初始化父类的属性,会导致程序出现错误。因此,在 `et` 类中调用 `nn.Module` 的构造函数是很重要的一步。
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class Downsample(nn.Module): """ Down-sampling block based on: "Hatamizadeh et al., FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention """ def __init__(self, dim, keep_dim=False, ): """ Args: dim: feature size dimension. norm_layer: normalization layer. keep_dim: bool argument for maintaining the resolution. """ super().__init__() if keep_dim: dim_out = dim else: dim_out = 2 * dim self.norm = LayerNorm2d(dim) self.reduction = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim, dim_out, 3, 2, 1, bias=False), ) def forward(self, x): x = self.norm(x) x = self.reduction(x) return x 逐行解释
这是一个名为`Downsample`的PyTorch模块,用于进行下采样操作。它基于论文"FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention"中的方法。
在`__init__`方法中,它接受两个参数:`dim`表示特征大小的维度,`keep_dim`是一个布尔值,用于控制是否保持分辨率。
在初始化方法中,它首先使用`LayerNorm2d`对输入进行归一化。然后,它使用一个包含单个卷积层的`reduction`序列来进行下采样操作。这个卷积层的输入通道数为`dim`,输出通道数为`dim_out`,卷积核大小为3x3,步幅为2,填充为1。如果`keep_dim`为True,则输出通道数与输入通道数相同,否则输出通道数为输入通道数的两倍。
在`forward`方法中,它首先对输入进行归一化处理,然后将归一化后的输入传递给下采样层,并返回下采样后的结果。
逐行解释class PatchEmbed(nn.Module): """ Patch embedding block based on: "Hatamizadeh et al., FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention """ def __init__(self, in_chans=3, in_dim=64, dim=96): """ Args: in_chans: number of input channels. dim: feature size dimension. """ super().__init__() self.proj = nn.Identity() self.conv_down = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chans, in_dim, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(in_dim, eps=1e-4), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_dim, dim, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-4), nn.ReLU() ) def forward(self, x): x = self.proj(x) x = self.conv_down(x) return x
这是一个名为`PatchEmbed`的PyTorch模块,用于将输入图像转换为补丁表示。它基于论文"FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention"中的方法。
在`__init__`方法中,它接受三个参数:`in_chans`表示输入图像的通道数,默认为3;`in_dim`表示第一层卷积的输出通道数,默认为64;`dim`表示第二层卷积的输出通道数,默认为96。
在初始化方法中,它定义了两个子模块。首先,`self.proj`是一个`nn.Identity()`模块,它不对输入进行任何变换,仅用于保持输入维度的一致性。然后,`self.conv_down`是一个包含多个卷积层和标准化层的序列。它首先使用一个3x3的卷积层将输入图像的通道数从`in_chans`转换为`in_dim`,然后进行批归一化和ReLU激活。接着,使用另一个3x3的卷积层将通道数从`in_dim`转换为`dim`,再次进行批归一化和ReLU激活。
在`forward`方法中,它首先将输入通过`self.proj`进行变换(这里没有变换),然后将变换后的结果传递给`self.conv_down`序列进行处理。最后,将处理后的结果作为输出返回。