ef forward(self, x): x = self.cv1(x) with warnings.catch_warnings(): warnings.simplefilter('ignore') # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning y1 = self.m(x) y2 = self.m(y1) return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)), 1))

这段代码是一个PyTorch模型的forward函数。具体来说，这个模型包含了一些卷积层（cv1, cv2）和一些中间层（m），它的输入是一个张量x，输出是一个经过多个卷积和中间层处理后的张量。

在这个forward函数中，首先通过cv1对输入张量进行卷积操作，然后将结果传入中间层m进行处理，得到y1；再将y1传入m进行处理，得到y2。最后，将x、y1、y2和m(y2)（即将y2再次传入中间层m进行处理的结果）按照通道数进行拼接，然后通过cv2进行卷积，得到最终的输出张量。

在这个过程中，使用了warnings.catch_warnings()来忽略torch 1.9.0版本的一个max_pool2d()函数的警告。

相关问题

class SPPF(nn.Module): # Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher def __init__(self, c1, c2, k=5): # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13)) super().__init__() c_ = c1 // 2 # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1) self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2) def forward(self, x): x = self.cv1(x) with warnings.catch_warnings(): warnings.simplefilter('ignore') # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning y1 = self.m(x) y2 = self.m(y1) return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)), 1))这些代码什么意思

这段代码实现了一个SPPF层，用于YOLOv5的目标检测网络。SPPF层是一种空间金字塔池化层，可以在不同尺度上汇聚特征信息，使得网络可以对不同大小的目标进行检测。

具体来说，这个SPPF层的输入是一个大小为(c1, H, W)的特征图，其中c1是输入通道数，H和W是高度和宽度。这个SPPF层首先使用一个1x1的卷积核将输入通道数减半，得到一个大小为(c1/2, H, W)的特征图。然后，对于不同的尺度k，使用最大池化操作在输入特征图上提取池化特征，得到四个不同尺度的特征图，分别为输入特征图、k/2尺度池化特征图、k尺度池化特征图和2k尺度池化特征图。最后将这四个特征图在通道维度上拼接起来，并使用一个1x1的卷积核将通道数变为c2，得到一个大小为(c2, H, W)的特征图作为输出。

在代码实现中，Conv是一个卷积层的封装，MaxPool2d是一个最大池化层的封装，torch.cat是一个在指定维度上拼接张量的函数。注意到在forward函数中，使用了warnings.catch_warnings来忽略torch 1.9.0版本中max_pool2d()函数的警告。

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

这段代码存在两个问题：

1. 在import语句中没有使用逗号分隔符，应该在每个import语句之间添加逗号分隔符。
2. 在函数set_xy()的定义中，函数体没有缩进，应该在函数体内部添加缩进。

以下是修改后的代码：

import pandas as pd, warnings
import sklearn.datasets, sklearn.linear_model
import matplotlib, matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx')
print(data.info())

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True)
plt.title('相关性分析热力图')
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.show()

y = data['y']
x = data.drop(['y'], axis=1)

print('************************输出新的特征集数据***************************')
print(x.head())

from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)

def relu(x):
    output=np.maximum(0, x)
    return output

def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x):
    derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True)
    derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0
    return derror_wrt_dinputs

def activated(activation_choose,x):
    if activation_choose == 'relu':
        return relu(x)

def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output):
    if activation_choose == 'relu':
        return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output)

class NeuralNetwork:
    def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False):
        self.layers_strcuture = layers_strcuture
        self.layers_num = len(layers_strcuture)
        self.param_layers_num = self.layers_num - 1
        self.learning_rate = 0.0618
        self.num_iterations = 2000
        self.x = None
        self.y = None
        self.w = dict()
        self.b = dict()
        self.costs = []
        self.print_cost = print_cost
        self.init_w_and_b()
    
    def set_learning_rate(self,learning_rate):
        self.learning_rate=learning_rate 
    
    def set_num_iterations(self, num_iterations):
        self.num_iterations = num_iterations 
    
    def set_xy(self, input, expected_output):
        self.x = input
        self.y = expected_output