详细解释一下__shared__ = ['width_mult', 'depth_mult', 'trt']

`__shared__`在Python中是一个类属性，用于定义在类实例中共享的变量。在这个上下文中，`__shared__`定义了三个变量：`width_mult`，`depth_mult`和`trt`，它们会在类的所有实例之间共享。

具体来说，`width_mult`和`depth_mult`是用于控制模型的宽度缩放和深度缩放的参数。通过在不同的模型中共享这些参数，可以更容易地实现模型的定制和可重用性。

`trt`是一个布尔变量，指示模型是否在TensorRT中启用了加速。通过在不同的模型中共享这个变量，可以更容易地在TensorRT和非TensorRT环境中切换模型。

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解释每一句 def __init__(self, layers=[3, 6, 6, 3], channels=[64, 128, 256, 512, 1024], act='swish', return_idx=[0, 1, 2, 3, 4], depth_wise=False, use_large_stem=False, width_mult=1.0, depth_mult=1.0, trt=False): super(CSPResNet, self).__init__() channels = [max(round(c * width_mult), 1) for c in channels] layers = [max(round(l * depth_mult), 1) for l in layers] act = get_act_fn( act, trt=trt) if act is None or isinstance(act, (str, dict)) else act

这段代码是一个 Python 类的初始化函数，用于初始化 CSPResNet 模型的各种参数。

- `layers`：一个列表，表示 CSPResNet 模型中每个 CSPBlock 中的残差块数量。默认值为 [3, 6, 6, 3]，表示第一个 CSPBlock 中有 3 个残差块，第二个 CSPBlock 中有 6 个残差块，以此类推。
- `channels`：一个列表，表示 CSPResNet 模型中每个 CSPBlock 中的输出通道数。默认值为 [64, 128, 256, 512, 1024]，表示第一个 CSPBlock 输出通道数为 64，第二个 CSPBlock 输出通道数为 128，以此类推。
- `act`：一个字符串或字典，表示 CSPResNet 模型中使用的激活函数。默认值为 'swish'，表示使用 Swish 激活函数。
- `return_idx`：一个列表，表示 CSPResNet 模型中每个 CSPBlock 输出的特征图的索引。默认值为 [0, 1, 2, 3, 4]，表示第一个 CSPBlock 输出的特征图索引为 0，第二个 CSPBlock 输出的特征图索引为 1，以此类推。
- `depth_wise`：一个布尔值，表示 CSPResNet 模型中是否使用深度可分离卷积。默认值为 False，表示不使用深度可分离卷积。
- `use_large_stem`：一个布尔值，表示 CSPResNet 模型中是否使用大的卷积核来进行特征提取。默认值为 False，表示不使用大的卷积核。
- `width_mult`：一个浮点数，表示 CSPResNet 模型中每个 CSPBlock 的通道数缩放因子。默认值为 1.0，表示不进行通道数缩放。
- `depth_mult`：一个浮点数，表示 CSPResNet 模型中每个 CSPBlock 的残差块数量缩放因子。默认值为 1.0，表示不进行残差块数量缩放。
- `trt`：一个布尔值，表示 CSPResNet 模型中是否使用 TensorRT 进行加速。默认值为 False，表示不使用 TensorRT 进行加速。

在初始化函数中，先调用父类的初始化函数，然后对 `channels` 和 `layers` 进行缩放，最后调用 `get_act_fn` 函数获取激活函数。如果 `act` 是字符串或字典类型，则根据其值获取相应的激活函数；否则直接使用传入的激活函数。

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): return self.model(input)，逐行解释上述代码

这段代码实现了一个深度卷积神经网络的判别器，用于对输入的图像进行分类，判断其是否为真实图像。下面逐行解释代码：

class NLayerDiscriminator(nn.Module):

定义了一个名为 `NLayerDiscriminator` 的类，它继承自 `nn.Module`。

def __init__(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True):

定义了类的构造函数，其中 `input_nc` 表示输入图像的通道数，`ndf` 表示初始特征数量，`n_layers` 表示网络的深度，`norm_layer` 表示使用的归一化方法，`use_sigmoid` 表示是否使用 Sigmoid 函数，`use_parallel` 表示是否使用多 GPU 并行计算。

super(NLayerDiscriminator, self).__init__()

调用父类的构造函数。

self.use_parallel = use_parallel

保存 `use_parallel` 参数。

if type(norm_layer) == functools.partial:
    use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d
else:
    use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d

判断是否使用 InstanceNorm2d 归一化方法。

kw = 4
padw = int(np.ceil((kw-1)/2))

定义卷积核大小和填充大小。

sequence = [
    nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw),
    nn.LeakyReLU(0.2, True)
]

定义网络的第一层。

nf_mult = 1
for n in range(1, n_layers):
    nf_mult_prev = nf_mult
    nf_mult = min(2**n, 8)
    sequence += [
        nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias),
        norm_layer(ndf * nf_mult),
        nn.LeakyReLU(0.2, True)
    ]

定义网络的中间层，其中使用了多个卷积层和归一化层，激活函数为 LeakyReLU。

nf_mult_prev = nf_mult
nf_mult = min(2**n_layers, 8)
sequence += [
    nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias),
    norm_layer(ndf * nf_mult),
    nn.LeakyReLU(0.2, True)
]

定义网络的最后一层。

sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)]

定义网络的输出层，输出一个标量，表示输入图像是否为真实图像。

if use_sigmoid:
    sequence += [nn.Sigmoid()]

如果 `use_sigmoid` 为真，则在输出层后添加一个 Sigmoid 函数，将输出值映射到 [0,1] 区间。

self.model = nn.Sequential(*sequence)

将所有层组合成一个序列模型。

def forward(self, input):
    return self.model(input)

定义前向传播函数，将输入图像向前传播至输出层，返回输出结果。