对称密集连接pytorch代码

在PyTorch中，可以使用torch.nn.Module类来创建对称密集连接（Symmetrically Dense Connection，SDC）的模型。下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SymmetricDenseBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, growth_rate):
        super(SymmetricDenseBlock, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, growth_rate, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels + growth_rate, growth_rate, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels + 2 * growth_rate, growth_rate, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(in_channels + 3 * growth_rate, growth_rate, kernel_size=3, padding=1)
        
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        
    def forward(self, x):
        x1 = self.relu(self.conv1(x))
        x2 = self.relu(self.conv2(torch.cat([x, x1], 1)))
        x3 = self.relu(self.conv3(torch.cat([x, x1, x2], 1)))
        x4 = self.relu(self.conv4(torch.cat([x, x1, x2, x3], 1)))
        
        out = torch.cat([x, x1, x2, x3, x4], 1)
        
        return out

在这个示例中，`SymmetricDenseBlock`是一个SDC块的定义。每个SDC块由一系列的卷积层组成，每个卷积层都使用了前面所有层的输出作为输入。这样可以保持信息的传递，实现对称密集连接。

你可以在模型中使用多个SDC块，通过将它们串联在一起来构建模型。希望这个示例能够帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。