dim = int(embed_dim * 2 ** (self.num_layers - 1)) self.norm = norm_layer(self.num_features) # self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) # self.head = nn.Linear(self.num_features, num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity() # self.apply(self._init_weights) self._freeze_stages()
时间: 2023-06-19 17:06:49 浏览: 51
这段代码是一个神经网络模型的初始化部分。其中,`dim`的值为`embed_dim * 2 ** (self.num_layers - 1)`,表示每个层的输出维度,`self.norm`是对每层的输出进行归一化处理的操作,`self.head`是模型的分类头部,根据`num_classes`值来判断是否需要添加一个全连接层进行分类,`self._freeze_stages()`是一个冻结部分层的函数,用于在训练过程中固定某些层的参数,以避免过拟合。
相关问题
for i in range(self.stage_num): self.layers.append(BasicLayer(dim=embed_dims[i], depth=depths[i], net_depth=net_depth, kernel_size=kernel_size, conv_layer=conv_layer, norm_layer=norm_layer, gate_act=gate_act))解释每一段代码
这段代码是一个循环语句,其中self.stage_num是循环的次数。在每次循环中,会调用BasicLayer类,并将其实例化为一个对象,该对象的各个属性值由参数指定。具体来说,dim表示嵌入维度,depth表示层数,net_depth表示网络深度,kernel_size表示卷积核大小,conv_layer表示卷积层类型,norm_layer表示归一化层类型,gate_act表示门控激活函数类型。每次循环结束后,将该对象添加到layers列表中。
self.norm = get_norm(norm_layers[-1])(embed_dims[-1]) self.apply(self._init_weights) self.channel = [i.size(1) for i in self.forward(torch.randn(1, 3, 640, 640))]
这段代码是在一个类的初始化函数中,先定义了一个 `self.norm`,它是通过调用 `get_norm` 函数并传入 `norm_layers[-1]` 参数得到的,`embed_dims[-1]` 是 `embed_dims` 列表中的最后一个元素。 `get_norm` 函数的作用是获取指定类型的归一化层,比如 `nn.BatchNorm2d` 或 `nn.GroupNorm` 等。
接着调用了 `self.apply(self._init_weights)`,它的作用是对当前模型中所有的权重进行初始化。`self._init_weights` 是一个函数,它定义在这个类中,用于初始化模型权重。
最后一行代码是获取了输入随机数据 `(1,3,640,640)` 在模型前向传播时每个通道的输出维度,这个信息可以用于计算模型的 FLOPs(浮点计算次数)或者内存占用等信息。