class View(nn.Module): def __init__(self, shape): super().__init__() self.shape = shape, def forward(self, x): return x.view(*self.shape)

这是一个 PyTorch 中的自定义模型类。在 __init__ 方法中，它继承了 nn.Module 类，并且定义了一个 shape 属性。在 forward 方法中，它对输入的 x 应用了 view 方法，并将 shape 属性作为参数传入。这个模型的作用是将输入的张量的形状调整为 shape 属性所指定的形状。

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解释代码：class Reshape(nn.Module): def __init__(self, *args): super(Reshape, self).__init__() self.shape = args def forward(self, x): return x.view((x.size(0),) + self.shape)

这段代码定义了一个名为 Reshape 的类，它是 nn.Module 的子类。该类用于将输入张量 x 进行形状重塑操作。

在类的构造函数中，使用 super() 函数调用父类的构造函数来初始化 Reshape 类。同时，使用 self.shape 存储传入构造函数的参数 args，以便在前向传播函数中使用。

在前向传播函数 forward 中，调用了 x.view() 方法来对输入张量进行形状重塑操作。x.size(0) 表示输入张量的批量大小，而 self.shape 则表示要重塑的目标形状。通过将这两个形状信息进行拼接，可以得到最终的目标形状。最后，返回重塑后的张量。

这个类的作用是让用户能够通过指定目标形状来对输入张量进行形状重塑操作。

class Pooling(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.kernel = (2, 2) def forward(self, inputs): x = PoolFunc.apply(inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), self.kernel) return x.view(*inputs.shape[:2], *x.shape[1:])

这段代码实现了一个池化层的类，使用的是自定义的池化函数 PoolFunc。

在init函数中，定义了池化的 kernel 大小为 (2, 2)。

在 forward 函数中，首先将输入的 tensor 的 shape 调整为 (batch_size x channels x height x width)，然后调用 PoolFunc 进行池化操作，再将输出的 tensor 的 shape 调整回原本的形状。

需要注意的是，在这个类中并没有直接调用 PyTorch 自带的池化函数，而是通过自定义的 PoolFunc 进行操作，这是为了更加灵活地控制池化的方式。PoolFunc 可以是任何用户自己定义的函数，只需要保证输入和输出的 tensor 的 shape 是合法的即可。