class CSPDarknet(nn.Module): def __init__(self, base_channels, base_depth, phi, pretrained): super().__init__()

这是一个 PyTorch 模型的定义，名称为 CSPDarknet。它继承了 nn.Module 类，并实现了 __init__() 方法。构造函数中有四个参数：

- base_channels：基础通道数，用于控制模型的宽度。
- base_depth：基础深度，用于控制模型的深度。
- phi：缩放因子，用于控制模型的大小。
- pretrained：是否使用预训练权重。

在构造函数中，还调用了父类的构造函数，并对模型进行了初始化。具体实现需要查看该类的 forward() 方法。

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class AAMsoftmax(nn.Module): def __init__(self, n_class, m, s): super(AAMsoftmax, self).__init__() self.m = m self.s = s self.weight = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(n_class, 256), requires_grad=True) self.ce = nn.CrossEntropyLoss() nn.init.xavier_normal_(self.weight, gain=1) self.cos_m = math.cos(self.m) self.sin_m = math.sin(self.m) self.th = math.cos(math.pi - self.m) self.mm = math.sin(math.pi - self.m) * self.m def forward(self, x, label=None): cosine = F.linear(F.normalize(x), F.normalize(self.weight)) sine = torch.sqrt((1.0 - torch.mul(cosine, cosine)).clamp(0, 1)) phi = cosine * self.cos_m - sine * self.sin_m phi = torch.where((cosine - self.th) > 0, phi, cosine - self.mm) one_hot = torch.zeros_like(cosine) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1), 1) output = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) output = output * self.s loss = self.ce(output, label) prec1 = accuracy(output.detach(), label.detach(), topk=(1,))[0]

这段代码是一个 PyTorch 的模型实现，实现了一个 AAMsoftmax 的分类器。这个分类器的输入是一个 x 矩阵，代表输入的特征，label 是一个张量，代表输入的标签。该模型的 forward 函数中，首先对输入的特征 x 进行归一化，然后通过线性变换将 x 投影到一个维度为 256 的空间中，得到一个 cosine 矩阵。接下来通过一系列的数学计算，将 cosine 转化为一个 phi 矩阵，使得在 phi 矩阵上的分类间的 margin 更大，以提高分类的精度。最后，将 phi 矩阵和原始的 cosine 矩阵加权相加，得到最终的输出。同时，计算交叉熵损失和精度，并返回。