def __init__(self, C_in, C_out, affine=True): super().__init__() self.relu = nn.ReLU() self.conv1 = nn.Conv2d(C_in, C_out // 2, 1, stride=2, padding=0, bias=False) self.conv2 = nn.Conv2d(C_in, C_out // 2, 1, stride=2, padding=0, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(C_out, affine=affine) def forward(self, x): x = self.relu(x) out = torch.cat([self.conv1(x), self.conv2(x[:, :, 1:, 1:])], dim=1) out = self.bn(out) return out

这是一个基于PyTorch的卷积神经网络中的一个模块，它实现了一个残差块。这个残差块有两个分支，每个分支都包含了一个1x1的卷积层、ReLU激活函数和一个BatchNorm层。这两个分支的输出被拼接在一起，最后通过一个BatchNorm层输出。其中C_in是输入通道数，C_out是输出通道数，affine是一个布尔值，表示BatchNorm层是否使用可学习的参数。

相关问题

class Channel_Att(nn.Module): def __init__(self, channels, t=16): super(Channel_Att, self).__init__() self.channels = channels self.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.channels, affine=True) def forward(self, x): residual = x x = self.bn2(x) weight_bn = self.bn2.weight.data.abs() / torch.sum(self.bn2.weight.data.abs()) x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() x = torch.mul(weight_bn, x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous() x = torch.sigmoid(x) * residual # return x

这段代码是一个 PyTorch 模型的定义，它实现了通道注意力机制（Channel Attention）。该模块的输入是一个四维张量 x，其形状为 [batch_size, channels, height, width]，其中 channels 是输入特征图的通道数。在该模块中，首先对输入 x 进行了一个批归一化（Batch Normalization）操作，然后计算每个通道的权重，即 weight_bn，通过将权重与输入张量 x 点乘来加强或减弱每个通道的表示能力，最后再将得到的结果与原始输入张量相加并经过 sigmoid 激活函数得到输出。

该模块使用了一个 t 参数，其默认值为 16。该参数的作用是在计算权重时引入一个缩放因子，以控制注意力机制的强度。

class ImageTransformerModel(nn.Module): def init(self): super().init() self._initial = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect'), nn.InstanceNorm2d(32, affine=True), nn.ReLU(inplace=True), ) self._down_blocks = nn.Sequential( DownBlock(32, 64, kernel_size=3), DownBlock(64, 128, kernel_size=3), ) self._residual_blocks = nn.Sequential( *[ResidualBlock(128, kernel_size=3) for _ in range(5)] ) self._up_blocks = nn.Sequential( UpBlock(128, 64, kernel_size=3), UpBlock(64, 32, kernel_size=3), ) self._final = nn.Conv2d(32, 3, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect')

这是一个用于图像转换的神经网络模型，包含了卷积层、实例归一化层、残差块、上采样块等不同类型的层。具体来说，该模型包含以下几个部分：

1. 输入层：输入图像的大小为 3（RGB 三通道）。
2. 初始层：使用一个卷积层将输入图像转换为 32 个特征图。然后应用实例归一化层和 ReLU 激活函数。
3. 下采样块：包含两个下采样层，分别将特征图从 32 增加到 64，再从 64 增加到 128。
4. 残差块：包含 5 个残差块，每个残差块包括两个卷积层和一个跳跃连接。
5. 上采样块：包含两个上采样层，将特征图从 128 减少到 64，再从 64 减少到 32。
6. 输出层：最后使用一个卷积层将特征图转换为 3 个通道的输出图像。

总体来说，这个模型可以将一张输入图像转换为一张新的风格化图像。