m_ = nn.Sequential(*[m(*args) for _ in range(n)]) if n > 1 else m(*args)
时间: 2024-05-10 22:18:09 浏览: 14
这是一个 Python 代码片段,它使用 PyTorch 中的 nn.Sequential 函数将一个神经网络模块 m 复制 n 次,并将这些副本作为序列组合在一起。如果 n 大于 1,它将通过循环调用 m(*args) 复制 m n 次,然后将所有副本放入一个序列中返回。如果 n 等于 1,则只返回单个 m 副本。
例如,如果 m 是一个包含两个线性层和一个激活函数的神经网络模块,如果你想将其复制 3 次并将所有副本组合成一个序列,你可以使用以下代码:
```
model = nn.Sequential(*[m for _ in range(3)])
```
或者,如果你想动态地复制 m 多次,可以使用以下代码:
```
n = 3
model = nn.Sequential(*[m(*args) for _ in range(n)])
```
其中,*args 表示 m 的输入参数,可以根据具体情况进行替换。
相关问题
m_ = nn.Sequential(*(m(*args) for _ in range(n))) if n > 1 else m(*args) # module
这段代码是一个 Python 中的条件语句,主要用于创建一个包含多个相同模块的序列(Sequential),其中每个模块都使用相同的参数(*args)进行初始化。如果 n 大于 1,那么这个序列将包含 n 个模块,否则就只有一个模块。这个模块是通过调用 m(*args) 方法来创建的,其中 m 是一个模块类,*args 是一组可变参数。这个语句使用了 Python 中的生成器表达式,在循环中多次调用 m(*args) 方法来创建多个模块,并将它们传递给 Sequential 构造函数,最终创建一个包含这些模块的序列。
在这个语句中,如果你遇到了 TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'stride' 这个错误信息,那么可能是因为在调用 m(*args) 方法时,缺少了一个名为“stride”的必需位置参数。你需要检查传递给这个方法的参数是否正确,并且检查 m 类的定义,以确定它是否需要一个名为“stride”的位置参数。
File "D:\yolov7\yolov7-main\models\yolo.py", line 809, in parse_model m_ = nn.Sequential(*[m(*args) for _ in range(n)]) if n > 1 else m(*args) # module
这行代码是 YOLOv7 模型中的一个函数 parse_model 的一部分。
在这行代码中,首先判断变量 n 是否大于1,如果大于1,就使用 nn.Sequential 这个 PyTorch 中的模型容器将 m 复制 n 次,并把这些复制得到的模型放在一个序列中。如果 n 不大于1,就直接使用单个的 m 模型。
在这个函数中,m 是一个 PyTorch 模型,args 是一个列表,包含了 m 模型所需的所有参数。这行代码的作用是根据 n 的值来决定是使用单个模型还是多个相同模型的序列,并把这些模型连接起来,以构建 YOLOv7 模型的主干网络。