parameters['W' + str(l)] = np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l - 1]) * 10

这行代码的作用是随机初始化神经网络的参数。其中，parameters是一个字典，存储了神经网络的参数，包括权重矩阵W和偏置向量b。l表示当前层的索引，layers_dims是一个包含了神经网络每一层的神经元数量的列表。np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l-1])会生成一个形状为(layers_dims[l], layers_dims[l-1])的随机矩阵，其元素服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）。乘以10的目的是将这个随机矩阵的元素放大，以使得神经网络的输出更大，增加梯度下降的效率。最后，将这个随机矩阵赋值给参数字典parameters中的Wl，其中l表示当前层的索引。

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def initialize_parameters_deep(layers_dims): """ 此函数是为了初始化多层网络参数而使用的函数。 参数： layers_dims - 包含我们网络中每个图层的节点数量的列表 返回： parameters - 包含参数“W1”，“b1”，...，“WL”，“bL”的字典： W1 - 权重矩阵，维度为（layers_dims [1]，layers_dims [1-1]） bl - 偏向量，维度为（layers_dims [1]，1） """ np.random.seed(3) parameters = {} L = len(layers_dims) for l in range(1,L): parameters["W" + str(l)] = np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l - 1]) / np.sqrt(layers_dims[l - 1]) parameters["b" + str(l)] = np.zeros((layers_dims[l], 1)) #确保我要的数据的格式是正确的 assert(parameters["W" + str(l)].shape == (layers_dims[l], layers_dims[l-1])) assert(parameters["b" + str(l)].shape == (layers_dims[l], 1)) return parameters

这段代码是用来初始化多层神经网络的参数的，其中layers_dims是一个列表，包含了每一层神经网络的节点数量。函数返回一个字典，包含了每一层的权重矩阵和偏置向量。在代码中，使用了随机初始化权重矩阵，并且使用了np.sqrt(layers_dims[l-1])来对权重矩阵进行缩放，以确保梯度不会变得太大。同时，偏置向量被初始化为全零向量。

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。