nn.ReLU(inplace=True)(self.residual_function(x) + self.shortcut(x))
时间: 2024-02-01 07:02:51 浏览: 30
这行代码使用了nn.ReLU()作为一个层,并将输入先经过残差块的主路(self.residual_function(x))和旁路(self.shortcut(x))的求和操作,然后再通过ReLU进行激活。
具体来说,这个代码是一个残差块(Residual Block)中的一部分,残差块是一种非常流行的深度学习模型组件,用于解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸等问题。这里的残差块包含了两个卷积层和一个ReLU激活函数,其具体实现可以参考如下代码:
```
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
super(ResidualBlock, self).__init__()
self.residual_function = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
)
self.shortcut = nn.Sequential()
if stride != 1 or in_channels != out_channels:
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_channels)
)
def forward(self, x):
out = self.residual_function(x) + self.shortcut(x)
out = nn.ReLU(inplace=True)(out)
return out
```
在这个ResidualBlock类中,self.residual_function表示残差块的主路,其中包含了两个卷积层和一个ReLU激活函数。self.shortcut表示残差块的旁路,用于将输入x转换成与self.residual_function(x)相同的维度(通过卷积和批量归一化操作)。在forward函数中,我们将主路和旁路的求和结果out先通过ReLU进行激活,然后返回给调用者。
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