class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, rate=1): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=rate, dilation=rate, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample self.stride = stride里几个nn.batchnorm2d分别有什么用

这段代码定义了 ResNet 中的 Bottleneck 段。其中，nn.BatchNorm2d() 分别用于对 Bottleneck 中的每个卷积层的输出进行批归一化操作，具体作用如下：

- self.bn1：对第一个卷积层的输出进行批归一化操作；
- self.bn2：对第二个卷积层的输出进行批归一化操作；
- self.bn3：对第三个卷积层的输出进行批归一化操作。

批归一化操作可以使得网络更加稳定、收敛更快、泛化性能更好。在这里，使用了 nn.BatchNorm2d() 实现了 2D 批归一化操作。