if i in [2]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=(4, 10), stride=(4, 2))(f)

这是一个关于 PyTorch 深度学习框架的问题，我可以回答。这段代码是对输入的张量进行了一个平均池化操作，其中 kernel_size=(4, 10) 表示池化核的大小为 4x10，stride=(4, 2) 表示在水平方向上每隔 4 个像素进行一次池化，在垂直方向上每隔 2 个像素进行一次池化。

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def forward(self, x): keep_features = list() for i, layer in enumerate(self.backbone.children()): x = layer(x) if i in [2, 6, 13, 22]: # [2, 4, 8, 11, 22] keep_features.append(x) global_context = list() for i, f in enumerate(keep_features): if i in [0, 1]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=5, stride=5)(f) if i in [2]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=(4, 10), stride=(4, 2))(f) f_pow = torch.pow(f, 2) f_mean = torch.mean(f_pow) f = torch.div(f, f_mean) global_context.append(f) x = torch.cat(global_context, 1) x = self.container(x) logits = torch.mean(x, dim=2) return logits

这是一个PyTorch模型的前向传递函数。函数的输入是一个张量x，表示输入的数据。函数中的backbone是一个包含多个卷积层的神经网络，函数通过遍历backbone中的每一层，将输入数据x依次输入到每一层中进行计算。在遍历过程中，如果当前层的索引i等于2、6、13或22，则将当前层的输出保存到keep_features列表中。最后，函数返回最后一层的输出。

global_context = list() for i, f in enumerate(keep_features): if i in [0, 1]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=5, stride=5)(f)# 对输入进行自适应平均池化操作，卷积核5x5，步长为5 if i in [2]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=(4, 10), stride=(4, 2))(f) f_pow = torch.pow(f, 2) #平方 f_mean = torch.mean(f_pow) #平均值 f = torch.div(f, f_mean) #除以平均值 global_context.append(f) x = torch.cat(global_context, 1) x = self.container(x) logits = torch.mean(x, dim=2) return logits

这段代码的作用是创建一个空列表global_context，然后对于keep_features中的每个元素f，如果它的索引i是0或1，就对它进行5x5的平均池化操作(nn.AvgPool2d(kernel_size=5, stride=5))，并将结果添加到global_context中。