self.in_block = nn.Sequential(

这是一个定义神经网络模型的代码段，其中 `nn.Sequential` 是一个 PyTorch 中的模块容器，用于按顺序组织其他模块的容器，可以将多个模块按照顺序拼接在一起，形成一个大模块，方便模型的定义和调用。

在这个代码段中，`self.in_block` 就是一个 `nn.Sequential` 容器，里面包含了多个子模块，这些子模块将被按顺序依次执行，从而得到最终的输出。具体来说，这段代码定义了一个输入块，包括了一个卷积层、一个批标准化层、一个 LeakyReLU 激活函数以及一个最大池化层，用于对输入数据进行特征提取和下采样，从而得到更加抽象和高维的特征表示。

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class BasicBlock2D(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock2D, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, self.expansion * out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * out_channels) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = F.relu(out) return out # 定义二维ResNet-18模型 class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) # print(out.shape) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out改为用稀疏表示替换全连接层

为了用稀疏表示替换全连接层，需要先将特征图展平，然后使用稀疏矩阵与其进行乘法运算。

以下是修改后的代码：

import torch.sparse as sparse

class ResNet18_2D(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(ResNet18_2D, self).__init__()

        self.in_channels = 64

        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)

        self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1)
        self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2)

        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))

        # 替换全连接层
        self.fc = nn.Identity()

    def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride):
        layers = []
        layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride))
        self.in_channels = out_channels * block.expansion
        for _ in range(1, num_blocks):
            layers.append(block(self.in_channels, out_channels))
        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.maxpool(out)

        out = self.layer1(out)
        out = self.layer2(out)
        out = self.layer3(out)
        out = self.layer4(out)

        out = self.avgpool(out)
        out = out.view(out.size(0), -1)

        # 使用稀疏矩阵与展平后的特征图进行乘法运算
        out = sparse.mm(out, nn.Parameter(torch.randn(out.size(1), 512)))

        return out

为以下的每句代码做注释：class ResNet(nn.Module): def init(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).init() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

这段代码定义了一个 ResNet 类，继承自 nn.Module 类。ResNet 是一个深度卷积神经网络模型，用于图像分类任务。下面是对代码注释的解释：

- class ResNet(nn.Module): 定义了一个 ResNet 类，继承自 nn.Module 类。
- def init(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): ResNet 类的初始化函数，接受 block、blocks_num、num_classes 和 include_top 四个参数。其中，block 是 ResNet 中的基础模块，blocks_num 是每层中包含的基础模块数量，num_classes 是输出的分类数目，include_top 表示是否包含全连接层。
- super(ResNet, self).init() 调用父类的初始化函数。
- self.include_top = include_top 设置 include_top 属性。
- self.in_channel = 64 设置输入通道数为 64。
- self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) 定义第一个卷积层，输入通道数为 3，输出通道数为 self.in_channel，卷积核大小为 7x7，步长为 2，填充为 3，不使用偏置。
- self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) 定义第一个 BatchNorm2d 层，对输入进行批量归一化。
- self.relu = nn.ReLU(inplace=True) 定义 ReLU 激活函数。
- self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) 定义最大池化层，池化核大小为 3x3，步长为 2，填充为 1。
- self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) 定义 ResNet 中的第一个残差块，包含 blocks_num[0] 个基础模块，每个基础模块的输出通道数为 64。
- self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) 定义 ResNet 中的第二个残差块，包含 blocks_num[1] 个基础模块，每个基础模块的输出通道数为 128，步长为 2。
- self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) 定义 ResNet 中的第三个残差块，包含 blocks_num[2] 个基础模块，每个基础模块的输出通道数为 256，步长为 2。
- self.layer4 = self.make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) 定义 ResNet 中的第四个残差块，包含 blocks_num[3] 个基础模块，每个基础模块的输出通道数为 512，步长为 2。
- if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) 定义自适应平均池化层，输出大小为 (1, 1)。
- self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) 定义全连接层，将输入展平后，输出大小为 num_classes。
- for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') 对 ResNet 中所有的卷积层进行权重初始化。
- def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): 定义私有函数 _make_layer，用于构建残差块。
- downsample = None 初始化 downsample 变量。
- if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: 如果步长不为 1 或者输入通道数不等于 channel * block.expansion，则进行下采样操作。
- downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) 定义下采样层，包含一个卷积层和一个 BatchNorm2d 层。
- layers = [] 初始化 layers 列表。
- layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) 将第一个基础模块加入到 layers 列表中。
- self.in_channel = channel * block.expansion 更新输入通道数。
- for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) 构建剩余的基础模块，添加到 layers 列表中。
- return nn.Sequential(*layers) 将 layers 列表中的基础模块打包成一个 Sequential 层，并返回。
- def forward(self, x): 定义前向传播函数。
- x = self.conv1(x) 进行第一个卷积操作。
- x = self.bn1(x) 进行第一个 BatchNorm2d 操作。
- x = self.relu(x) 进行 ReLU 激活操作。
- x = self.maxpool(x) 进行最大池化操作。
- x = self.layer1(x) 进行第一个残差块操作。
- x = self.layer2(x) 进行第二个残差块操作。
- x = self.layer3(x) 进行第三个残差块操作。
- x = self.layer4(x) 进行第四个残差块操作。
- if self.include_top: x = self.avgpool(x) 进行自适应平均池化操作。
- x = torch.flatten(x, 1) 将输出展平。
- x = self.fc(x) 进行全连接层操作，输出分类结果。
- return x 返回分类结果。