在“def conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding='same', dilation_rate=1, batch_norm=True, activation='relu'): """ Applies Conv2D - BN - ReLU block. """ x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding=padding, use_bias=False)(x) if batch_norm: x = layers.BatchNormalization()(x) if activation is not None: x = layers.Activation(activation)(x) return x”加入残差块

可以通过将该函数作为一个子模块，在输入和输出之间添加一个跳跃连接来加入残差块。具体实现方式如下：

def residual_block(input_tensor, filters, kernel_size, padding='same', dilation_rate=1, batch_norm=True, activation='relu'):
    x = conv2d_block(input_tensor, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm, activation)
    x = layers.add([x, input_tensor])
    return x

在该函数中，我们首先调用 `conv2d_block` 函数来生成一个卷积 - BN - 激活块，然后通过 `layers.add` 函数将该块的输出和输入进行相加，得到最终的残差块输出。

相关问题

def residual_block(x, filters, kernel_size, padding='same', dilation_rate=1, batch_norm=True, activation='relu'): res = conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm=True, activation='relu') res = conv2d_block(res, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm=True, activation='relu') shortcut = layers.Conv2D(filters, kernel_size=1, padding=padding, use_bias=False)(x) shortcut = layers.BatchNormalization()(shortcut) x = layers.add([shortcut, res]) return x

这段代码实现了一个残差块（residual block），它是深度学习中常用的一种模块，用于构建深度神经网络。残差块的主要目的是解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而帮助网络更好地学习复杂的特征。

具体来说，这个残差块包括两个卷积层（使用了conv2d_block函数），每个卷积层都采用了相同的卷积核大小和扩张率，但使用了不同的输入和输出通道数。这两个卷积层都包括批量归一化和激活函数，以增加网络的稳定性和非线性能力。

残差块的核心在于它通过添加一个短路连接（shortcut connection）来跳过部分层的计算。具体来说，这个残差块在第二个卷积层的输出上添加了一个与输入x相加的操作，这个操作使得网络可以直接学习残差（即差异）而不是完整的特征表示。这样可以帮助网络更容易地学习复杂的特征，并且可以避免梯度消失和梯度爆炸问题。

def decoder_block_resize(x, x_skip, filters, kernel_size, padding='same', dilation_rate=1): """ Decoder block used in expansive path of UNet. Unlike before, this block resizes the skip connections rather than cropping. """ # print(x.shape) # print(x_skip.shape[1:3]) x = tf.image.resize(x, x_skip.shape[1:3], method='nearest') x = layers.concatenate([x, x_skip], axis=3) x = conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm=True, activation='relu') x = conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm=True, activation='relu') x = conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm=True, activation='relu')

这是一个用于UNet中扩张路径的解码器块，与之前不同的是，该块重新调整跳跃连接的大小而不是裁剪。该函数的输入参数包括 x，x_skip，filters，kernel_size，padding 和 dilation_rate 等。其中 x 和 x_skip 分别代表解码器输入和跳跃连接输入，filters 代表卷积核数量，kernel_size 代表卷积核大小，padding 代表填充方式，dilation_rate 代表膨胀率。函数的核心操作包括对 x 进行 resize 操作，将 x 和 x_skip 进行 concatenate 操作，以及三次卷积操作。