res = x if self.downsample is None else self.downsample(x)
时间: 2023-06-13 18:03:12 浏览: 44
这行代码是一个条件语句,它使用了 Python 的三元运算符。它的意思是如果 `self.downsample` 为 None,则将 `x` 赋值给 `res`,否则将 `self.downsample(x)` 的结果赋值给 `res`。在这里,`res` 是一个变量,它存储了下采样或者原始输入 `x` 的结果。在深度学习中,通常使用类似这样的条件语句来构建神经网络的结构。
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解释class Bottlrneck(torch.nn.Module): def __init__(self,In_channel,Med_channel,Out_channel,downsample=False): super(Bottlrneck, self).__init__() self.stride = 1 if downsample == True: self.stride = 2 self.layer = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv1d(In_channel, Med_channel, 1, self.stride), torch.nn.BatchNorm1d(Med_channel), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Conv1d(Med_channel, Med_channel, 3, padding=1), torch.nn.BatchNorm1d(Med_channel), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Conv1d(Med_channel, Out_channel, 1), torch.nn.BatchNorm1d(Out_channel), torch.nn.ReLU(), ) if In_channel != Out_channel: self.res_layer = torch.nn.Conv1d(In_channel, Out_channel,1,self.stride) else: self.res_layer = None def forward(self,x): if self.res_layer is not None: residual = self.res_layer(x) else: residual = x return self.layer(x)+residual
这是一个使用 1x1、3x3、1x1 卷积核的瓶颈块(Bottleneck Block)。它的作用是减少参数数量并增加网络深度,同时减少梯度消失问题。具体来说,它的结构如下:
- 输入 In_channel 经过一个 1x1 的卷积核,输出通道数变为 Med_channel。
- 经过 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。
- 再经过一个 3x3 的卷积核,输出通道数还是 Med_channel。
- 经过 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。
- 最后经过一个 1x1 的卷积核,输出通道数变为 Out_channel。
- 经过 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。
如果 downsample 设置为 True,表示需要对输入进行下采样,此时会在第一个 1x1 卷积层后加一个步长为 2 的卷积操作。
同时,为了保证输入输出通道数相同,如果 In_channel 不等于 Out_channel,则会在最后加上一个 1x1 的卷积层将输入通道数转化为输出通道数,否则不需要进行这样的操作。
forward 函数中,首先判断是否需要进行输入通道数与输出通道数的转换,然后将输入 x 经过瓶颈块的处理得到的结果与 residual 相加作为最终输出。其中 residual 表示输入 x 经过最后的 1x1 卷积层得到的结果。
pytorch TCN中的批标准化代码
在pytorch TCN中,批标准化可以通过torch.nn.BatchNorm1d()函数实现。具体实现代码如下:
```
class TemporalBlock(nn.Module):
def __init__(self, n_inputs, n_outputs, kernel_size, stride, dilation, padding, dropout=0.2):
super(TemporalBlock, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv1d(n_inputs, n_outputs, kernel_size,
stride=stride, padding=padding, dilation=dilation)
self.chomp1 = Chomp1d(padding)
self.relu1 = nn.ReLU()
self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)
self.conv2 = nn.Conv1d(n_outputs, n_outputs, kernel_size,
stride=stride, padding=padding, dilation=dilation)
self.chomp2 = Chomp1d(padding)
self.relu2 = nn.ReLU()
self.dropout2 = nn.Dropout(dropout)
self.net = nn.Sequential(self.conv1, self.chomp1, self.relu1, self.dropout1,
self.conv2, self.chomp2, self.relu2, self.dropout2)
self.downsample = nn.Conv1d(n_inputs, n_outputs, 1) if n_inputs != n_outputs else None
self.relu = nn.ReLU()
self.init_weights()
def init_weights(self):
self.conv1.weight.data.normal_(0, 0.01)
self.conv2.weight.data.normal_(0, 0.01)
if self.downsample is not None:
self.downsample.weight.data.normal_(0, 0.01)
def forward(self, x):
out = self.net(x)
res = x if self.downsample is None else self.downsample(x)
return self.relu(out + res)
```
其中,nn.BatchNorm1d()函数用于实现批标准化,Chomp1d()函数用于实现卷积后的裁剪操作。
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