if isinstance(self.nb_filters, list):
时间: 2024-02-09 22:07:46 浏览: 116
这段代码是用来检查`self.nb_filters`这个变量是否为`list`类型的。如果是`list`类型,则返回`True`,否则返回`False`。`isinstance()`是Python内置函数,用于检查一个对象是否是指定类或类型元组中的一个。在这里,我们检查`self.nb_filters`是否是`list`类型。
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if isinstance(self.netD, nn.DataParallel) or isinstance(self.netD, DistributedDataParallel): net_struc_str = '{} - {}'.format(self.netD.__class__.__name__, self.netD.module.__class__.__name__) 解释该段代码
这段代码是用于检查神经网络模型是否使用了分布式训练的技术(DataParallel或DistributedDataParallel),并打印出网络模型的类名和模块名。其中,netD代表判别器模型。如果网络模型使用了分布式训练技术,则输出形如“DistributedDataParallel - 类名”的字符串;否则输出形如“类名 - module类名”的字符串。
def forward(self, x: Tensor, edge_index: Adj, edge_attr: OptTensor = None) -> Tensor: """""" if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_attr = edge_index.storage.value() if edge_attr is not None: edge_attr = self.mlp(edge_attr).squeeze(-1) if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = edge_index.set_value(edge_attr, layout='coo') if self.normalize: if isinstance(edge_index, Tensor): edge_index, edge_attr = gcn_norm(edge_index, edge_attr, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) elif isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = gcn_norm(edge_index, None, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) x = self.lin(x) # propagate_type: (x: Tensor, edge_weight: OptTensor) out = self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_attr, size=None) if self.bias is not None: out += self.bias return out
这是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受输入张量 x 和边的索引 edge_index,以及可选的边属性 edge_attr。函数首先检查 edge_index 是否为稀疏张量类型,如果是,则将 edge_attr 设置为 edge_index 的值。然后,如果 edge_attr 不为空,则通过多层感知机(mlp)对其进行处理,并将维度压缩为一维。接下来,如果 edge_index 是稀疏张量类型,则使用 gcn_norm 函数对 edge_index 和 edge_attr 进行归一化处理。归一化过程中会使用 x 的维度信息和是否添加自环的标志位。然后,通过一个线性层对输入 x 进行变换。最后,调用 propagate 函数进行信息传递,并将结果加上偏置项(如果存在)。最终返回输出结果 out。
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