class Baseline(nn.Module): def __init__(self, img_channel=3, width=16, middle_blk_num=1, enc_blk_nums=[], dec_blk_nums=[], dw_expand=1, ffn_expand=2): super().__init__() self.intro = nn.Conv2d(in_channels=img_channel, out_channels=width, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.ending = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=img_channel, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.encoders = nn.ModuleList() self.decoders = nn.ModuleList() self.middle_blks = nn.ModuleList() self.ups = nn.ModuleList() self.downs = nn.ModuleList()代码中文含义

这段代码是一个名为 Baseline 的 PyTorch 模型的定义，它包含了一个卷积神经网络的编码器和解码器部分，用于图像处理任务。其中：

- img_channel 表示输入图像的通道数（默认为 3）；
- width 表示网络中使用的特征图的通道数（默认为 16）；
- middle_blk_num 表示中间块的数量（默认为 1）；
- enc_blk_nums 和 dec_blk_nums 分别表示编码器和解码器中使用的块的数量（默认为空）；
- dw_expand 和 ffn_expand 分别表示块中深度扩展和前馈扩展的倍数（默认为 1 和 2）。

该模型包含以下层：

- intro：输入图像的卷积层，输出特征图；
- ending：输出图像的卷积层，将特征图转化为图像；
- encoders：编码器中的块，用于逐步提取图像特征；
- decoders：解码器中的块，用于逐步恢复原始图像；
- middle_blks：中间块，用于连接编码器和解码器；
- ups 和 downs：上采样和下采样层，用于图像尺寸的调整。

这些层被封装在 PyTorch 中的 nn.ModuleList 中，可以通过调用 forward 方法来执行模型的前向传播。

相关问题

baseline2=LogisticRegression() baseline2.fit(X_train,y_train) print(f'Train : { baseline2.score(X_train,y_train)}') model_eval(baseline2,X_test,y_test, bta = 1)

这段代码使用了逻辑回归(Logistic Regression)模型来训练和评估一个二元分类任务的性能。

首先，`baseline2=LogisticRegression()`创建了一个逻辑回归模型的实例。接着，`baseline2.fit(X_train,y_train)`使用训练集数据(X_train和y_train)来拟合逻辑回归模型。这将使模型学习如何根据输入特征(X_train)来预测目标变量(y_train)。

然后，`print(f'Train : { baseline2.score(X_train,y_train)}')`打印出训练集上的准确率。`score()`函数用于计算模型在给定数据集上的准确率，其中参数`X_train`和`y_train`分别是模型的输入特征和目标变量。

最后，`model_eval(baseline2,X_test,y_test, bta = 1)`调用一个名为`model_eval()`的函数，该函数用于评估模型在测试集数据(X_test和y_test)上的性能。其中，`bta`参数表示调整模型在不同类别之间权衡的参数，默认值为1。该函数将返回模型在测试集上的准确率、精确率、召回率和F1分数等性能指标。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:orientation="vertical" android:paddingBottom="30dp" tools:context=".LoginActivity"> <com.google.android.material.tabs.TabLayout android:id="@+id/tablayout" app:tabIndicatorColor="#00B7FF" app:tabIndicatorFullWidth="false" android:paddingTop="80dp" android:layout_width="300dp" android:layout_height="wrap_content"> <com.google.android.material.tabs.TabItem android:id="@+id/tab1" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="验证码登录" /> <com.google.android.material.tabs.TabItem android:id="@+id/tab2" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="密码登录" /> </com.google.android.material.tabs.TabLayout> <FrameLayout android:id="@+id/fl" android:layout_above="@+id/textView3" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:layout_below="@+id/tablayout"> </FrameLayout> <TextView android:id="@+id/textView3" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_above="@+id/radioButton" android:paddingBottom="20dp" android:layout_centerHorizontal="true" android:textColor="#00B7FF" android:drawableStart="@drawable/baseline_apartment_24" android:text=" 用学校统一身份登录" /> <RadioButton android:id="@+id/radioButton" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_alignParentBottom="true" android:layout_centerHorizontal="true" android:textColor="#00B7FF" android:text="我已阅读并同意《用户协议》和《隐私政策》" /> </RelativeLayout>分析这段代码运用了哪些控件

这段代码运用了以下控件：

1. RelativeLayout：布局容器，用于包含其他控件。
2. TabLayout：标签布局，用于实现标签页切换功能。
3. TabItem：标签项，是TabLayout中的子项，用于添加标签页。
4. FrameLayout：帧布局，用于包含一个或多个子视图，只显示其中的一个。
5. TextView：文本视图，用于显示文本内容。
6. RadioButton：单选按钮，用于提供多项选择中的单项选择功能。