解释这段代码class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, groups=1, base_width=64, dilation=1, norm_layer=None): super(Bottleneck, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d width = int(planes * (base_width / 64.)) * groups # Both self.conv2 and self.downsample layers downsample the input when stride != 1 self.conv1 = conv1x1(inplanes, width) self.bn1 = norm_layer(width) self.conv2 = conv3x3(width, width, stride, groups, dilation) self.bn2 = norm_layer(width) self.conv3 = conv1x1(width, planes * self.expansion) self.bn3 = norm_layer(planes * self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu(out) out = self.conv3(out) out = self.bn3(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out
时间: 2024-02-14 19:26:47 浏览: 26
这段代码定义了一个名为Bottleneck的类,它继承自nn.Module类,用于实现一个残差块。在深度残差网络中,残差块是构建网络的基本单元之一。
该类中的expansion变量被设置为4,表示在最后一个卷积层之前的维度扩展倍数。
在初始化方法中,定义了一系列的卷积、批归一化和激活函数层。这些层用于构建残差块内部的网络结构。其中包括了1x1的卷积层、3x3的卷积层和1x1的卷积层。这些卷积层和批归一化层用于进行特征提取和降维操作,同时保持特征图的大小不变。
在前向传播方法中,输入张量x通过残差块的各个层进行处理。其中包括了卷积、批归一化和激活函数操作。残差块还实现了跳跃连接(shortcut connection),通过将输入张量x与处理后的特征图相加,并再次通过激活函数进行处理,得到最终的输出特征图。
如果在初始化方法中传入了downsample参数(非空),则会执行降采样操作,将输入张量x进行降采样以适应维度不匹配的情况。
最后,返回处理后的输出特征图。这段代码实现了一个Bottleneck残差块,用于构建深度残差网络中的基本模块。