self.bn = nn.BatchNorm2d(2*nOut, eps=1e-3)

这是一个关于神经网络中批量归一化的代码，用于对输入数据进行归一化处理，以提高模型的训练效果。具体而言，这段代码使用了 PyTorch 中的 nn.BatchNorm2d 模块，其中 2*nOut 表示输入数据的通道数，eps=1e-3 表示归一化时添加的小量，以避免除以零的情况发生。

相关问题

self.bn = nn.BatchNorm2d(nOut, eps=1e-03)

这是一个深度学习中的批量归一化操作，用于对输入数据进行标准化处理，以加速模型的训练和提高模型的准确性。nn.BatchNorm2d是PyTorch中的一个模块，nOut是输出通道数，eps是一个小的常数，用于避免分母为0的情况。

class SFPVNet(nn.Module): def __init__(self, nOut=256, **kwargs): super(SFPVNet, self).__init__() self.modality = kwargs["modality"].lower() self.nOut = nOut self.filters = kwargs["filters"] if "wav" in self.modality: self.aud_enc = ResNetSE(SEBasicBlock, [3, 4, 6, 3], self.filters, nOut, **kwargs) if "rgb" in self.modality: self.rgb_enc = ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], self.filters, nOut, **kwargs) if "wav" in self.modality and "rgb" in self.modality: self.fc = nn.Linear(nOut * 2, 2) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x, eval_mode): if "wav" in self.modality and "rgb" in self.modality: x1 = x[0] x2 = x[1] x1 = self.aud_enc(x1) x2 = self.rgb_enc(x2, eval_mode) e = torch.cat((x1, x2), 1) a = self.fc(e) alpha = self.softmax(a) x = torch.mul(e[:, :x1.shape[1]].T, alpha[:, 0]).T x = x + torch.mul(e[:, x2.shape[1]:].T, alpha[:, 1]).T elif "wav" in self.modality: x = self.aud_enc(x) elif "rgb" in self.modality: x = self.rgb_enc(x, eval_mode) return x

这是一个 PyTorch 的神经网络模型，名为 SFPVNet，用于多模态输入数据的特征提取和分类任务。它包含了两个分支，一个是处理音频数据的分支，另一个是处理图像数据的分支。如果模态中包含了这两种数据，它会将它们的特征进行拼接，并通过一个全连接层进行分类。如果只有其中一种模态的数据，它将只使用该模态的分支进行特征提取和分类。该模型使用了 ResNet 和 ResNetSE 两种不同的残差网络结构，用于提取音频和图像数据的特征。同时，该模型还使用了 Softmax 函数进行分类。在 forward 函数中，它根据输入的数据类型，分别调用不同的分支，最终返回特征向量或分类结果。