torch.trunc

torch.trunc 是 PyTorch 中的一个函数，用于对张量进行截断操作，返回截断后的整数部分。具体使用方法如下：

import torch

x = torch.tensor([1.2, 2.7, -3.5, -4.8])
y = torch.trunc(x)
print(y)  # tensor([ 1.,  2., -3., -4.])

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class activation(nn.ReLU): def __init__(self, dim, act_num=3, deploy=False): super(activation, self).__init__() self.deploy = deploy self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(dim, 1, act_num*2 + 1, act_num*2 + 1)) self.bias = None self.bn = nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-6) self.dim = dim self.act_num = act_num weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02)

这段代码定义了一个名为activation的类，继承自PyTorch中的ReLU类。其中，__init__()函数用于初始化类的参数。这个类接受3个参数：dim表示输入数据的通道数，act_num表示激活函数的数量，deploy表示是否需要进行训练。

在这个类的初始化函数中，首先调用了父类ReLU的初始化函数。然后，根据输入的参数，定义了一些类的成员变量。其中，weight表示激活函数的权重，是一个dim x 1 x (act_num*2 + 1) x (act_num*2 + 1)大小的张量。bias表示激活函数的偏置，为None。bn表示一个BatchNorm2d层，用于归一化输入数据。dim表示输入数据的通道数，act_num表示激活函数的数量。

最后，使用了一个名为weight_init的函数对权重进行了初始化，这个函数使用了一个截断正态分布进行初始化，其标准差为0.02。

AttributeError: module 'torch.nn.init' has no attribute 'trunc_normal_'

这个错误通常是因为你的PyTorch版本太低，不支持`trunc_normal_`初始化方法。`trunc_normal_`是在PyTorch版本1.8中引入的，如果你的PyTorch版本低于1.8，那么你需要更新PyTorch版本或者使用其他的初始化方法。你可以通过以下命令升级PyTorch版本：

pip install --upgrade torch

如果你无法升级PyTorch版本，你可以使用其他的初始化方法，比如`torch.nn.init.normal_`或`torch.nn.init.xavier_normal_`等。