class DenseBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, growth_rate, num_layers): super(DenseBlock, self).__init__() self.layers = nn.ModuleList([Bottleneck(in_channels + i * growth_rate, growth_rate) for i in range(num_layers)]) def forward(self, x): for layer in self.layers: x = layer(x) return x

这是PyTorch深度学习框架的代码。这段代码的作用是定义一个DenseBlock模块，它由多个Bottleneck块组成。DenseBlock是DenseNet中的一个重要模块，它能够有效地缓解深层神经网络中的梯度消失问题和参数稀疏问题。在这段代码中，self.layers定义了一个由num_layers个Bottleneck块组成的列表，每个Bottleneck块的输入通道数为in_channels + i * growth_rate，其中i表示Bottleneck块在DenseBlock中的位置，growth_rate表示每个Bottleneck块输出的通道数。在forward函数中，对于每个Bottleneck块，将输入x传递给该块，最后返回输出x。