class MobileInvertedResidualBlock(BasicUnit): def __init__(self, mobile_inverted_conv, shortcut): super(MobileInvertedResidualBlock, self).__init__() self.mobile_inverted_conv = mobile_inverted_conv self.shortcut = shortcut def forward(self, x): if self.mobile_inverted_conv.is_zero_layer(): res = x elif self.shortcut is None or self.shortcut.is_zero_layer(): res = self.mobile_inverted_conv(x) else: conv_x = self.mobile_inverted_conv(x) skip_x = self.shortcut(x) res = skip_x + conv_x return res @property def unit_str(self): return '(%s, %s)' % (self.mobile_inverted_conv.unit_str, self.shortcut.unit_str if self.shortcut is not None else None) @property def config(self): return { 'name': MobileInvertedResidualBlock.__name__, 'mobile_inverted_conv': self.mobile_inverted_conv.config, 'shortcut': self.shortcut.config if self.shortcut is not None else None, } @staticmethod def build_from_config(config): mobile_inverted_conv = set_layer_from_config( config['mobile_inverted_conv']) shortcut = set_layer_from_config(config['shortcut']) return MobileInvertedResidualBlock(mobile_inverted_conv, shortcut) def get_flops(self, x): flops1, _ = self.mobile_inverted_conv.get_flops(x) if self.shortcut: flops2, _ = self.shortcut.get_flops(x) else: flops2 = 0 return flops1 + flops2, self.forward(x)

这段代码定义了MobileInvertedResidualBlock类，它表示ProxylessNAS中的一个Mobile Inverted Residual Block。Mobile Inverted Residual Block是一种基于MobileNetV2的轻量级神经网络模块，用于构建ProxylessNAS网络架构。

MobileInvertedResidualBlock类的构造函数接受两个参数：mobile_inverted_conv和shortcut。mobile_inverted_conv是Mobile Inverted Convolution的实例，用于实现卷积操作；shortcut是一个可选项，用于实现跳跃连接。MobileInvertedResidualBlock类的前向函数forward(x)接受输入张量x，并根据是否存在shortcut来计算输出张量res。

MobileInvertedResidualBlock类还有unit_str属性和config属性，用于获取表示该类的字符串和配置字典。build_from_config方法根据配置字典构造一个MobileInvertedResidualBlock对象。get_flops方法用于获取MobileInvertedResidualBlock的计算代价（FLOPS）。

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class MobileNetV2(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, width_mult=1.0, inverted_residual_setting=None, round_nearest=8, block=None, norm_layer=None):如何修改参数

你可以通过实例化 `MobileNetV2` 类时传入不同的参数来修改模型的参数，例如：

model = MobileNetV2(num_classes=10, width_mult=0.5)

其中，`num_classes` 参数表示模型的输出类别数，`width_mult` 参数表示模型的通道数缩放比例。你还可以根据需要调整其他参数，例如 `inverted_residual_setting` 表示模型的结构设置，`round_nearest` 表示通道数取整时的最小单位，`block` 表示模型基本块的类型，`norm_layer` 表示模型使用的归一化层类型等等。如果不传入这些参数，会使用默认值。

class MobileNetV2Backbone(nn.Cell): def __init__(self, width_mult=1., inverted_residual_setting=None, round_nearest=8, input_channel=32, last_channel=1280): super(MobileNetV2Backbone, self).__init__() block = InvertedResidual # setting of inverted residual blocks self.cfgs = inverted_residual_setting if inverted_residual_setting is None: self.cfgs = [ # t, c, n, s [1, 16, 1, 1], [6, 24, 2, 2], [6, 32, 3, 2], [6, 64, 4, 2], [6, 96, 3, 1], [6, 160, 3, 2], [6, 320, 1, 1], ]

这段代码是MobileNetV2的主干网络部分的实现。MobileNetV2是一种轻量级的卷积神经网络，适用于移动设备等资源受限的场景。

在构造函数`__init__`中，定义了一些超参数和默认值，包括`width_mult`（网络宽度倍数）、`inverted_residual_setting`（倒残差块的设置）、`round_nearest`（通道数取整的倍数）、`input_channel`（输入通道数）和`last_channel`（最后输出通道数）。

`InvertedResidual`是倒残差块的定义，在代码中通过`block=InvertedResidual`进行赋值。

`self.cfgs`是倒残差块的设置，如果用户没有指定`inverted_residual_setting`，则使用默认的设置。默认的设置是一个列表，每个元素表示一个倒残差块的设置，包括`t`（扩展因子）、`c`（输出通道数）、`n`（重复次数）和`s`（步长）。

这段代码的作用是定义了MobileNetV2的主干网络结构，并提供了一些灵活的参数配置选项。