window_sizes = {2, 3, 4, 5}

这段代码定义了一个名为`window_sizes`的集合（set），其中包含了数字2、3、4和5。集合是Python中一种无序且不重复的数据类型，因此`window_sizes`中每个元素都是唯一的。这个集合可能是用于指定在文本中进行n-gram分析时所使用的窗口大小。n-gram分析是一种文本处理技术，其中文本被分解为包含n个连续单词的短语，这些短语被称为n-gram。在这种情况下，`window_sizes`集合中的元素代表n-gram中词语的数量，例如，窗口大小为2表示生成的短语由2个相邻的单词组成。

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for i in range(len(depths)): layers = [] dpr = dprs[sum(depths[:i]):sum(depths[:i + 1])] for j in range(depths[i]): if j == 0: stride, has_skip, attn_s, exp_ratio = 2, False, False, exp_ratios[i] * 2 else: stride, has_skip, attn_s, exp_ratio = 1, True, attn_ss[i], exp_ratios[i] layers.append(iRMB( emb_dim_pre, embed_dims[i], norm_in=True, has_skip=has_skip, exp_ratio=exp_ratio, norm_layer=norm_layers[i], act_layer=act_layers[i], v_proj=True, dw_ks=dw_kss[i], stride=stride, dilation=1, se_ratio=se_ratios[i], dim_head=dim_heads[i], window_size=window_sizes[i], attn_s=attn_s, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, drop=drop, drop_path=dpr[j], v_group=v_group, attn_pre=attn_pre )) emb_dim_pre = embed_dims[i] self.__setattr__(f'stage{i + 1}', nn.ModuleList(layers)) self.norm = get_norm(norm_layers[-1])(embed_dims[-1]) self.apply(self._init_weights) self.channel = [i.size(1) for i in self.forward(torch.randn(1, 3, 640, 640))]

这段代码是一个神经网络模型的定义，其中包含了多个iRMB层。每个iRMB层都有不同的输入和输出维度，以及不同的超参数和正则化方式。在代码中，使用了循环来依次添加每个iRMB层，并且将它们放入不同的stage中。最后，使用了一个正则化层对模型的输出进行规范化，并且使用apply函数初始化权重。最后一行代码用于获取每个stage的输出通道数。

_C.MODEL = CfgNode() _C.MODEL.TRANSFER_TYPE = "prompt" # one of linear, end2end, prompt, adapter, side, partial-1, tinytl-bias _C.MODEL.WEIGHT_PATH = "" # if resume from some checkpoint file _C.MODEL.SAVE_CKPT = False _C.MODEL.MODEL_ROOT = "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth" # root folder for pretrained model weights _C.MODEL.TYPE = "swin" _C.MODEL.MLP_NUM = 0 _C.MODEL.LINEAR = CfgNode() _C.MODEL.LINEAR.MLP_SIZES = [] _C.MODEL.LINEAR.DROPOUT = 0.1

这是一个配置文件，其中定义了模型的各种参数和选项。模型类型是 "swin"，使用的预训练模型权重路径是 "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth"。还指定了模型的传输类型、是否保存检查点等。MLP_NUM 和 MLP_SIZES 指定了多层感知机的数量和大小，而 DROPOUT 则指定了 MLP 层之间的 dropout 率。