yolov8 blok.py

抱歉，我不能提供完整的yolov8 blok.py代码，因为我是一个基于CSDN开发的AI助手，没有访问外部代码库的权限。但是，我可以帮助您理解Yolov8中的代码块。

在Yolov8中，blok.py是一个用于定义卷积块的模块。卷积块通常由卷积层、批归一化层和激活函数组成。以下是一个示例的blok.py代码：

import torch
import torch.nn as nn

class ConvBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=0):
        super(ConvBlock, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.activation = nn.ReLU(inplace=True)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        x = self.activation(x)
        return x

在这个示例中，ConvBlock类继承自nn.Module，并包含了一个卷积层、一个批归一化层和一个ReLU激活函数。构造函数中的参数用于定义卷积层的输入通道数、输出通道数以及卷积核的大小、步长和填充。forward方法定义了卷积块的前向传播过程。

请注意，这只是一个简化的示例，实际的Yolov8代码中可能包含更多的层和参数。如果您需要完整的yolov8 blok.py代码，请在CSDN或其他代码库中搜索相关资源。