def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for i in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers)
时间: 2024-04-20 20:25:49 浏览: 102
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这段代码是一个 `_make_layer` 方法的实现,用构建 ResNet 的层它接受参数 ``,`planes`,`blocks` 和 `stride`。
首先,它定义了一个变量 `downsample` 为 `None`。如果 `stride` 不等于 1 或者 `self.inplanes` 不等于 `planes * block.expansion`,则会创建一个包含一个卷积层和一个批归一化层的序列,并将其赋值给 `downsample`。
接下来,它定义了一个空列表 `layers`。然后,将一个由 `block(self.inplanes, planes, stride, downsample)` 组成的元素添加到 `layers` 列表中。这个元素是通过调用 `block` 类来创建的,传入的参数是 `self.inplanes`,`planes`,`stride` 和 `downsample`。
接着,通过设置 `self.inplanes = planes * block.expansion` 来更新 `self.inplanes` 的值。
最后,使用循环从 1 到 `blocks-1`,将由 `block(self.inplanes, planes)` 组成的元素添加到 `layers` 列表中。
最后,通过使用 `nn.Sequential(*layers)` 将列表中的元素组合成一个序列,并返回这个序列。
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