import torch from torch import nn class BaseColor(nn.Module): def __init__(self): super(BaseColor, self).__init__() self.l_cent = 50. self.l_norm = 100. self.ab_norm = 110. def normalize_l(self, in_l): return (in_l-self.l_cent)/self.l_norm def unnormalize_l(self, in_l): return in_l*self.l_norm + self.l_cent def normalize_ab(self, in_ab): return in_ab/self.ab_norm def unnormalize_ab(self, in_ab): return in_ab*self.ab_norm

这段代码定义了一个名为BaseColor的类，它继承自nn.Module。该类有以下成员函数：

- `__init__`：初始化函数，定义了类的成员变量l_cent、l_norm和ab_norm的默认值。
- `normalize_l`：归一化亮度L通道的函数。
- `unnormalize_l`：反归一化亮度L通道的函数。
- `normalize_ab`：归一化色度a和b通道的函数。
- `unnormalize_ab`：反归一化色度a和b通道的函数。

具体来说，normalize_l函数将输入的亮度值in_l减去l_cent后再除以l_norm，得到归一化后的亮度值；而unnormalize_l函数则是将归一化后的亮度值乘以l_norm再加上l_cent，得到反归一化后的亮度值。normalize_ab和unnormalize_ab函数的实现方式类似。其中，l_cent、l_norm和ab_norm分别是亮度L通道的中心值、归一化系数以及色度a和b通道的归一化系数。

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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset class LSTM(nn.Module): def __init__(self, inputDim, hiddenDim, layerNum, batchSize): super(LSTM, self).__init__()

你在这段代码中定义了一个名为LSTM的类，继承自torch.nn.Module。这个类用于构建一个LSTM模型。在初始化方法中，你传入了inputDim（输入维度）、hiddenDim（隐藏层维度）、layerNum（LSTM层数）和batchSize（批次大小）等参数。super()函数用于调用父类的初始化方法。接下来的代码缺失了，请提供完整的代码。

import torch from torch import nn class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.mlp = nn.Sequential(*[ nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class) ]) def forward(self, x): return self.mlp(x)

这是一个使用 PyTorch 实现的多层感知器 (MLP) 的模型定义代码。该 MLP 模型包括一个输入层、若干个隐藏层和一个输出层。其输入特征维度为 input_dim，输出类别数为 num_class，隐藏层维度为 hidden_dim。其中，nn.Linear 表示全连接层，nn.ReLU 表示激活函数 ReLU。forward() 方法定义了模型的前向传播过程，即输入特征经过多个全连接层和激活函数后得到输出。在模型训练时，可以通过调用 forward() 方法来计算模型的输出，并根据输出与真实标签之间的差别来更新模型参数。