layers_per_recurrent_unit = 5 num_recurrent_units = 2 for pass_id in range(num_recurrent_units): # 将上一次生成的得分图和编码信息拼接起来作为这一次输入的数据 x = tf.concat([scoremap_list[-1], encoding], 3) for rec_id in range(layers_per_recurrent_unit): x = ops.conv_relu(x, 'conv%d_%d' % (pass_id+6, rec_id+1), kernel_size=7, stride=1, out_chan=128, trainable=train) x = ops.conv_relu(x, 'conv%d_6' % (pass_id+6), kernel_size=1, stride=1, out_chan=128, trainable=train) scoremap = ops.conv(x, 'conv%d_7' % (pass_id+6), kernel_size=1, stride=1, out_chan=self.num_kp, trainable=train) scoremap_list.append(scoremap) scoremap_list_large = scoremap_list注释

这段代码表示一个循环神经网络（RNN）的训练过程，其中包含两个循环单元（即两个RNN层），每个循环单元内部包含5个卷积层和1个输出层。在训练过程中，每个循环单元内部的卷积层和输出层都会被训练以优化模型的性能。在每次循环中，上一次生成的得分图和编码信息会被拼接起来作为这一次输入的数据，经过一系列卷积层后，生成一个新的得分图。最终，得分图列表会被保存并返回。

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解释这段网络features = nn.ModuleList() for hidden in n_hiddens: rnn = nn.GRU( input_size=in_size, num_layers=1, hidden_size=hidden, batch_first=True, dropout=dropout ) features.append(rnn) in_size = hidden self.features = nn.Sequential(*features)

这段代码定义了一个神经网络模型的特征部分。下面是对每行代码的解释：

1. `features = nn.ModuleList()`: 创建一个空的 `ModuleList` 对象，用于存储特征部分的神经网络模块。

2. `for hidden in n_hiddens:`: 对于指定的隐藏层结构列表 `n_hiddens` 中的每个元素 `hidden`，执行以下操作：

3. `rnn = nn.GRU(...)`: 创建一个 GRU (Gated Recurrent Unit) 网络层，并将其赋值给名为 `rnn` 的变量。GRU 是一种循环神经网络 (RNN) 的变体，用于处理序列数据。

4. `input_size=in_size`: 设置 GRU 网络层的输入大小为 `in_size`。初始时，`in_size` 的值由之前的层输出大小确定。

5. `num_layers=1`: 设置 GRU 网络层的堆叠层数为 1，即只有一个隐藏层。

6. `hidden_size=hidden`: 设置 GRU 网络层的隐藏状态大小为 `hidden`。`hidden` 是从 `n_hiddens` 中取出的一个元素，表示隐藏层的大小。

7. `batch_first=True`: 设置输入数据的维度顺序为 `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`，其中 `batch_size` 是批量大小，`sequence_length` 是序列长度，`feature_dim` 是特征维度。

8. `dropout=dropout`: 设置 GRU 网络层的 dropout 比率为 `dropout`。dropout 是一种正则化技术，用于减少过拟合。

9. `features.append(rnn)`: 将创建的 GRU 网络层 `rnn` 添加到特征列表 `features` 中。

10. `in_size = hidden`: 更新下一层的输入大小 `in_size` 为当前隐藏层大小 `hidden`。

11. `self.features = nn.Sequential(*features)`: 将特征列表 `features` 转换为 `Sequential` 对象，并将其赋值给模型的 `features` 属性。`Sequential` 对象用于将多个网络层按顺序组合在一起，形成特征部分的神经网络模型。

总体而言，这段代码的作用是根据给定的隐藏层结构列表，创建一个包含多个 GRU 网络层的特征部分，并将其组合为一个序列模块。这个特征部分可以用于处理序列数据，并作为神经网络模型的一部分进行训练和预测。

class FuturePrediction(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, latent_dim, n_gru_blocks=3, n_res_layers=3): super().__init__() self.n_gru_blocks = n_gru_blocks # Convolutional recurrent model with z_t as an initial hidden state and inputs the sample # from the probabilistic model. The architecture of the model is: # [Spatial GRU - [Bottleneck] x n_res_layers] x n_gru_blocks self.spatial_grus = [] self.res_blocks = [] for i in range(self.n_gru_blocks): gru_in_channels = latent_dim if i == 0 else in_channels self.spatial_grus.append(SpatialGRU(gru_in_channels, in_channels)) self.res_blocks.append(torch.nn.Sequential(*[Bottleneck(in_channels) for _ in range(n_res_layers)])) self.spatial_grus = torch.nn.ModuleList(self.spatial_grus) self.res_blocks = torch.nn.ModuleList(self.res_blocks) def forward(self, x, hidden_state): # x has shape (b, n_future, c, h, w), hidden_state (b, c, h, w) for i in range(self.n_gru_blocks): x = self.spatial_grus[i](x, hidden_state, flow=None) b, n_future, c, h, w = x.shape x = self.res_blocks[i](x.view(b * n_future, c, h, w)) x = x.view(b, n_future, c, h, w) return x是什么意思？

这是一个基于卷积循环神经网络的模型，用于进行未来预测。该模型包括若干个 SpatialGRU 模块和若干个 Bottleneck 模块，可以接受输入 x 和初始隐藏状态 hidden_state，输出预测结果 x。其中，x 的形状为 (b, n_future, c, h, w)，表示批次大小为 b，未来预测数为 n_future，通道数为 c，高度为 h，宽度为 w；hidden_state 的形状为 (b, c, h, w)，表示批次大小为 b，通道数为 c，高度为 h，宽度为 w。在 forward 方法中，会循环执行若干次 SpatialGRU 和 Bottleneck 模块，最终输出预测结果 x。