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

def __init__(self, dim, eps=1e-05, elementwise_affine=True): super(GlobalLayerNorm, self).__init__() self.dim = dim self.eps = eps self.elementwise_affine = elementwise_affine if self.elementwise_affine: self.weight = nn.Parameter(torch.ones(self.dim, 1)) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(self.dim, 1)) else: self.register_parameter('weight', None) self.register_parameter('bias', None)、

这段代码是关于全局层标准化（Global Layer Normalization）的实现。它定义了一个名为GlobalLayerNorm的类，继承自nn.Module。该类的初始化方法__init__中包含三个参数：dim表示输入张量的维度，eps表示为避免分母为0而加上的一个小数，elementwise_affine表示是否对每个通道都进行仿射变换。

在该类的初始化方法中，首先调用了父类nn.Module的初始化方法，然后将dim、eps、elementwise_affine分别赋给了该类的属性。如果elementwise_affine为True，则初始化可学习的参数weight和bias，分别为一个形状为(dim,1)的全1张量和一个形状为(dim,1)的全0张量；否则将weight和bias设置为None。最后通过调用register_parameter方法将weight和bias注册为可训练的参数。

class FactorizedReduce(nn.Module): 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

这段代码是一个 PyTorch 的 nn.Module 类，实现了一个名为 FactorizedReduce 的模块。这个模块的作用是将输入的特征图降低尺寸，同时减少通道数，以便在深度神经网络中减少计算量和参数数量。

具体来说，这个模块接收一个 C_in 通道数的特征图作为输入，经过一个 ReLU 激活函数后，分别经过两个 1x1 的卷积层（depthwise convolution），得到两个 C_out/2 通道数的特征图，然后将这两个特征图按通道拼接起来（concatenate），得到一个 C_out 通道数的特征图。最后再经过一个 BatchNorm2d 归一化层，输出降维后的特征图。

值得注意的是，在第二个卷积层中，输入的特征图经过了一个裁剪操作，去掉了左上角的一个像素，这是为了让两个卷积层的输出在空间维度上能够拼接（concatenate）。