def __init__(self, c, DW_Expand=1, FFN_Expand=2, drop_out_rate=0.): super().__init__() dw_channel = c * DW_Expand代码中文含义
时间: 2024-04-01 07:34:11 浏览: 18
这段代码是一个类的初始化函数,接收四个参数:c表示输入的通道数,DW_Expand表示深度可分离卷积的扩展倍数,默认为1,FFN_Expand表示前馈神经网络的扩展倍数,默认为2,drop_out_rate表示Dropout层的丢弃率,默认为0。
在函数内部,调用父类的初始化函数。然后,根据输入的通道数和深度可分离卷积的扩展倍数计算出深度可分离卷积的输出通道数,赋值给dw_channel变量。最后,将输入的参数保存为类的属性,以便后续调用。
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super(ResNet_CD, self).__init__() expand = 1什么意思
`super(ResNet_CD, self).__init__()` 是调用父类 `ResNet_CD` 的构造函数,即初始化父类。
`expand = 1` 是一个变量赋值语句,将值1赋给变量 `expand`。在深度学习中,`expand` 一般用于控制卷积核的扩张倍数,即输出通道数与输入通道数之间的比例关系。如果 `expand=1`,表示输出通道数等于输入通道数,即不进行扩张。如果 `expand>1`,表示输出通道数大于输入通道数,即进行扩张。
real_normal = real_normal.expand(-1, self.N)
这行代码是在扩展张量`real_normal`的维度。通过调用`expand(-1, self.N)`方法,将`real_normal`张量在第一个维度上进行扩展,使其形状变为`(-1, self.N)`。这样做的效果是将`real_normal`的行数保持不变,但是列数变为`self.N`倍。扩展后的张量被赋值给变量`real_normal`。