class GhostBottleneck(nn.Module): # Ghost Bottleneck https://github.com/huawei-noah/ghostnet def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1): # ch_in, ch_out, kernel, stride super().__init__() c_ = c2 // 2 self.conv = nn.Sequential(GhostConv(c1, c_, 1, 1), # pw DWConv(c_, c_, k, s, act=False) if s == 2 else nn.Identity(), # dw GhostConv(c_, c2, 1, 1, act=False)) # pw-linear self.shortcut = nn.Sequential(DWConv(c1, c1, k, s, act=False), Conv(c1, c2, 1, 1, act=False)) if s == 2 else nn.Identity() def forward(self, x): return self.conv(x) + self.shortcut(x)帮我描述一下这段代码的结构

这是一个名为GhostBottleneck的类，它是一个继承自nn.Module的PyTorch模型。GhostBottleneck通常用于深度神经网络中的残差块，它包含了一些卷积层和批量归一化层，以及一些其他的操作。GhostBottleneck的设计旨在提高模型的性能和准确性。

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class GhostBottleneck(nn.Module): # Ghost Bottleneck https://github.com/huawei-noah/ghostnet def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1): # ch_in, ch_out, kernel, stride super().__init__() c_ = c2 // 2 self.conv = nn.Sequential(GhostConv(c1, c_, 1, 1), # pw DWConv(c_, c_, k, s, act=False) if s == 2 else nn.Identity(), # dw GhostConv(c_, c2, 1, 1, act=False)) # pw-linear self.shortcut = nn.Sequential(DWConv(c1, c1, k, s, act=False), Conv(c1, c2, 1, 1, act=False)) if s == 2 else nn.Identity() def forward(self, x): return self.conv(x) + self.shortcut(x)

这是一个使用 Ghost Bottleneck（鬼影瓶颈）结构的神经网络模块，用于图像分类任务中。Ghost Bottleneck 是一种轻量级的网络结构，旨在提高模型的计算效率和减少参数数量。它基于 MobileNetV2 的设计思路，使用了深度可分离卷积和通道分离卷积等技术，同时还引入了 Ghost Module，即鬼影模块，用于进一步减少模型的计算复杂度和参数数量。该模块包含一个 shortcut 分支和一个 conv 分支，其中 shortcut 分支使用深度可分离卷积和普通卷积实现，conv 分支使用 GhostConv 和 DWConv 实现。在前向传播时，将输入 x 分别传入两个分支，然后将它们的输出相加作为本模块的输出。

Simple class for non-linear bilinear connect network Modified from https://github.com/jnhwkim/ban-vqa/blob/master/bc.py

以下是一个简单的非线性双线性连接网络的类，修改自 https://github.com/jnhwkim/ban-vqa/blob/master/bc.py：

import torch
import torch.nn as nn

class NonLinearBilinear(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(NonLinearBilinear, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x1, x2):
        x1 = self.fc1(x1)
        x2 = self.fc2(x2)
        x = torch.mul(x1, x2)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

希望这可以帮助你！