解释一下这段代码:class FourierUnit(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, groups=1): # bn_layer not used super(FourierUnit, self).__init__() self.groups = groups self.conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels=in_channels * 2, out_channels=out_channels * 2, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=self.groups, bias=False) self.bn = torch.nn.BatchNorm2d(out_channels * 2) self.relu = torch.nn.ReLU(inplace=True) self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1)) self.gnconv = gnconv(out_channels * 2) def forward(self, x): batch, c, h, w = x.size() r_size = x.size() # (batch, c, h, w/2+1, 2) ffted = torch.fft.rfftn(x,s=(h,w),dim=(2,3),norm='ortho') ffted = torch.cat([ffted.real,ffted.imag],dim=1) ffted = self.conv_layer(ffted) # (batch, c*2, h, w/2+1) #ffted = self.gnconv(self.conv_layer(ffted)) ffted = self.relu(self.bn(ffted)) ffted = torch.tensor_split(ffted,2,dim=1) ffted = torch.complex(ffted[0],ffted[1]) output = torch.fft.irfftn(ffted,s=(h,w),dim=(2,3),norm='ortho') output = self.gamma * output + x return output
时间: 2023-06-16 10:05:00 浏览: 85
这段代码定义了一个名为 FourierUnit 的 PyTorch 模块,它实现了一个基于傅里叶变换的卷积层。
在 __init__ 方法中,模块接受三个参数:输入通道数 in_channels、输出通道数 out_channels 和分组数 groups。它首先调用父类的构造函数来初始化模块,然后设置一些属性,包括 groups、卷积层 conv_layer、批归一化层 bn、ReLU 激活函数 relu、可学习的参数 gamma,以及一个 gnconv 函数。
在 forward 方法中,模块接受输入张量 x,它的形状为 (batch, c, h, w)。模块首先计算输入张量的傅里叶变换,然后将实部和虚部拼接在一起,将得到的张量作为输入传递给卷积层 conv_layer。卷积层的输出形状为 (batch, c*2, h, w/2+1)。接着将其经过批归一化层和 ReLU 激活函数,然后将其拆分为实部和虚部,得到复数张量 ffted。最后,模块将 ffted 反傅里叶变换回时域,与输入张量相加得到输出张量 output。
这个模块的作用是在卷积层前添加一个傅里叶变换,以提取输入张量的频域信息,从而增强模型的特征提取能力。
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class CSPDarknet(nn.Module): def __init__(self, base_channels, base_depth, phi, pretrained): super().__init__()
这是一个 PyTorch 模型的定义,名称为 CSPDarknet。它继承了 nn.Module 类,并实现了 __init__() 方法。构造函数中有四个参数:
- base_channels:基础通道数,用于控制模型的宽度。
- base_depth:基础深度,用于控制模型的深度。
- phi:缩放因子,用于控制模型的大小。
- pretrained:是否使用预训练权重。
在构造函数中,还调用了父类的构造函数,并对模型进行了初始化。具体实现需要查看该类的 forward() 方法。
翻译class Block1(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(Block1, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.block = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=self.in_channels, out_channels=self.out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(num_features=self.out_channels), nn.ReLU(), ) def forward(self, inputs): ans = self.block(inputs) # print('ans shape: ', ans.shape) return ans
定义了一个名为Block1的继承自nn.Module的类,该类具有两个参数:输入通道数和输出通道数。在初始化函数中,调用父类的构造函数,并将输入和输出通道数存储到类的实例变量中。该类包含一个序列化的卷积神经网络块,其中包括一个2D卷积层,一个批量归一化层和一个ReLU激活函数。在前向传递函数中,将输入数据传递给该卷积神经网络块,并返回输出。注释中的代码“print('ans shape: ', ans.shape)”是一行注释代码,用于检查输出张量的形状。