python中的self.out()是什么意思
时间: 2024-04-12 08:33:41 浏览: 10
在Python中,`self.out()`并不是Python语法的一部分,因此无法确定它的具体含义。通常情况下,`self`是一个类中的实例对象的引用,而`.`是用于访问该对象的属性或方法。因此,`self.out()`可能是一个自定义的方法或属性,用于输出或执行某些操作,但具体的含义取决于代码的上下文。如果您能提供更多关于该代码的上下文或相关信息,我将能够给出更准确的解释。
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points = self.out_video.points pts = []
这代码片段看起来像是 Python 代码。根据代码上下文,我猜测 `self.out_video.points` 是一个列表或数组。这行代码将空列表 `pts` 初始化,然后复制 `self.out_video.points` 到 `pts`,以便在后续代码中使用。具体来说,这行代码是将 `self.out_video.points` 的值复制到新的列表 `pts` 中,以便在不改变原始列表的情况下对其进行操作。
class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.LeakyReLU = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.elu = nn.ELU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): # out = F.ReLU(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) out = out.view(out.size(0), -1) return out 在self.layer4(out)和 self.avgpool(out)之间加CBAM
要在 `self.layer4(out)` 和 `self.avgpool(out)` 之间CBAM模块,可以按照以下步骤进行修改:
首先,导入CBAM模块的相关库:
```python
from cbam import CBAM
```
然后,在ResNet18_2D类中添加CBAM模块:
```python
self.cbam = CBAM(512) # 添加CBAM模块,输入通道数为512
```
最后,在forward方法中使用CBAM模块:
```python
out = self.layer4(out)
out = self.cbam(out) # 使用CBAM模块
out = self.avgpool(out)
```
确保在使用CBAM模块之前,已经定义了CBAM类并导入相应的库。
这样,你就在ResNet18_2D模型中成功添加了CBAM模块。请注意,这仅仅是示例代码,你可能需要根据实际情况自行进行调整和修改。