def flops(self): flops = 0 flops += self.patch_embed.flops() for i, layer in enumerate(self.layers): flops += layer.flops() # flops += self.num_features * self.patches_resolution[0] * self.patches_resolution[1] // (2 ** self.num_layers) # flops += self.num_features * self.num_classes return flops

这是一个类中的方法，用于计算模型的 FLOPs（floating-point operations，即浮点运算量），可以用于评估模型的计算复杂度。具体实现中，首先计算输入图像的 Patch Embedding 的 FLOPs，然后循环遍历所有的 Transformer 层，计算每一层的 FLOPs 并累加到总的 FLOPs 中。最后，还可以选择性地加上最后一层全连接层的计算 FLOPs。

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def flops(self): flops = 0 H, W = self.input_resolution T = self.num_frames ## just count the FLOPs of q@k and attn@v # norm1 # flops += self.dim * H * W # W-MSA/SW-MSA nW = H * W / self.window_size / self.window_size if self.t_attn: flops += nW * self.attn.flops(self.window_size * self.window_size, T, temporal=True) flops += nW * self.attn.flops(self.window_size * self.window_size, T, temporal=False) # mlp # flops += 2 * H * W * self.dim * self.dim * self.mlp_ratio # norm2 # flops += self.dim * H * W return flops

这段代码实现了一个计算模型 FLOPs 的方法。FLOPs 是衡量模型计算量的指标，代表模型所需的浮点运算次数。在这个方法中，首先初始化 FLOPs 为0，然后根据输入分辨率、帧数、窗口大小以及是否有时间注意力，计算出注意力机制的 FLOPs 和 MLP 的 FLOPs，并返回它们的总和。此外，注释掉的代码是计算归一化操作的 FLOPs，但是在这个方法中并没有被计算。

class MobileInvertedResidualBlock(BasicUnit): def __init__(self, mobile_inverted_conv, shortcut): super(MobileInvertedResidualBlock, self).__init__() self.mobile_inverted_conv = mobile_inverted_conv self.shortcut = shortcut def forward(self, x): if self.mobile_inverted_conv.is_zero_layer(): res = x elif self.shortcut is None or self.shortcut.is_zero_layer(): res = self.mobile_inverted_conv(x) else: conv_x = self.mobile_inverted_conv(x) skip_x = self.shortcut(x) res = skip_x + conv_x return res @property def unit_str(self): return '(%s, %s)' % (self.mobile_inverted_conv.unit_str, self.shortcut.unit_str if self.shortcut is not None else None) @property def config(self): return { 'name': MobileInvertedResidualBlock.__name__, 'mobile_inverted_conv': self.mobile_inverted_conv.config, 'shortcut': self.shortcut.config if self.shortcut is not None else None, } @staticmethod def build_from_config(config): mobile_inverted_conv = set_layer_from_config( config['mobile_inverted_conv']) shortcut = set_layer_from_config(config['shortcut']) return MobileInvertedResidualBlock(mobile_inverted_conv, shortcut) def get_flops(self, x): flops1, _ = self.mobile_inverted_conv.get_flops(x) if self.shortcut: flops2, _ = self.shortcut.get_flops(x) else: flops2 = 0 return flops1 + flops2, self.forward(x)

这段代码定义了MobileInvertedResidualBlock类，它表示ProxylessNAS中的一个Mobile Inverted Residual Block。Mobile Inverted Residual Block是一种基于MobileNetV2的轻量级神经网络模块，用于构建ProxylessNAS网络架构。

MobileInvertedResidualBlock类的构造函数接受两个参数：mobile_inverted_conv和shortcut。mobile_inverted_conv是Mobile Inverted Convolution的实例，用于实现卷积操作；shortcut是一个可选项，用于实现跳跃连接。MobileInvertedResidualBlock类的前向函数forward(x)接受输入张量x，并根据是否存在shortcut来计算输出张量res。

MobileInvertedResidualBlock类还有unit_str属性和config属性，用于获取表示该类的字符串和配置字典。build_from_config方法根据配置字典构造一个MobileInvertedResidualBlock对象。get_flops方法用于获取MobileInvertedResidualBlock的计算代价（FLOPS）。