翻译class Block2(nn.Module): def __init__(self): super(Block2, self).__init__() self.block = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(num_features=16), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(num_features=16), ) def forward(self, inputs): ans = torch.add(inputs, self.block(inputs)) # print('ans shape: ', ans.shape) return inputs + ans
时间: 2023-06-13 15:07:12 浏览: 101
python使用 __init__初始化操作简单示例
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这里定义了一个名为Block2的类,继承自nn.Module。它有一个构造函数__init__()和一个前向传播函数forward()。
在构造函数中,首先调用了nn.Module的构造函数,然后定义了一个nn.Sequential对象,其中包含了两个卷积层以及对应的批归一化层和ReLU激活函数。这两个卷积层的输入和输出通道数均为16,卷积核大小为3x3,填充为1,步长为1。
在前向传播函数中,先对输入进行卷积操作,然后将输入和卷积结果相加,最后返回相加后的结果。
该类的作用是实现一个残差块,用于搭建深度神经网络时进行堆叠。
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