逐行解释class PatchEmbed(nn.Module): """ Patch embedding block based on: "Hatamizadeh et al., FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention """ def __init__(self, in_chans=3, in_dim=64, dim=96): """ Args: in_chans: number of input channels. dim: feature size dimension. """ super().__init__() self.proj = nn.Identity() self.conv_down = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chans, in_dim, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(in_dim, eps=1e-4), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_dim, dim, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-4), nn.ReLU() ) def forward(self, x): x = self.proj(x) x = self.conv_down(x) return x

这是一个名为`PatchEmbed`的PyTorch模块，用于将输入图像转换为补丁表示。它基于论文"FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention"中的方法。

在`__init__`方法中，它接受三个参数：`in_chans`表示输入图像的通道数，默认为3；`in_dim`表示第一层卷积的输出通道数，默认为64；`dim`表示第二层卷积的输出通道数，默认为96。

在初始化方法中，它定义了两个子模块。首先，`self.proj`是一个`nn.Identity()`模块，它不对输入进行任何变换，仅用于保持输入维度的一致性。然后，`self.conv_down`是一个包含多个卷积层和标准化层的序列。它首先使用一个3x3的卷积层将输入图像的通道数从`in_chans`转换为`in_dim`，然后进行批归一化和ReLU激活。接着，使用另一个3x3的卷积层将通道数从`in_dim`转换为`dim`，再次进行批归一化和ReLU激活。

在`forward`方法中，它首先将输入通过`self.proj`进行变换（这里没有变换），然后将变换后的结果传递给`self.conv_down`序列进行处理。最后，将处理后的结果作为输出返回。