self.in_block = nn.Sequential(

时间: 2023-11-12 07:43:12 浏览: 65
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大模型ResNet学习笔记.md

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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使用pytorch写的Densenet代码，详细注释，可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图

self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2) def forward(self, x): x = self.conv(self....
zip

BLSC:“块级跳过连接”的代码

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn....

翻译class Block1(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(Block1, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.block = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=self.in_channels, out_channels=self.out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(num_features=self.out_channels), nn.ReLU(), ) def forward(self, inputs): ans = self.block(inputs) # print('ans shape: ', ans.shape) return ans

定义了一个名为Block1的继承自nn.Module的类，该类具有两个参数：输入通道数和输出通道数。在初始化函数中，调用父类的构造函数，并将输入和输出通道数存储到类的实例变量中。该类包含一个序列化的卷积神经网络块，...

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

- conv1：第一个卷积层，输入 3 通道，输出 self.in_channel 个通道，卷积核大小为 7，步长为 2，padding 为 3。 - bn1：卷积层后面紧跟的批归一化层。 - relu：ReLU 激活函数。 - maxpool：最大池化层，尺寸为 3x3...

class Block(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, expansion, stride): super(Block, self).__init__() self.stride = stride planes = expansion * in_planes self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=planes, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes) self.shortcut = nn.Sequential() if stride == 1 and in_planes != out_planes: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes) )

这是一个基本的残差块（Residual Block）类。在初始化函数中，它接收输入通道数（in_planes）、输出通道数（out_planes）、扩展倍数（expansion）和步长（stride）作为参数。在初始化过程中，它定义了一系列的卷积层...

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

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)) ...

解释下面这段代码class VoxRex(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super(VoxRex, self).__init__() self.block = nn.Sequential( nn.InstanceNorm3d(in_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv3d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.InstanceNorm3d(in_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv3d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False) ) def forward(self, x): return self.block(x)+x

1. self.block：该变量是一个nn.Sequential容器，包含了一系列的层操作用于构建VoxRex模块。具体包含以下几层： - nn.InstanceNorm3d(in_channels)：3D实例归一化层，对输入特征图在通道维度上进行归一化操作...

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.LeakyReLU = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.elu = nn.ELU(inplace=True) 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.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) 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) return out 在self.layer4(out)和 self.avgpool(out)之间加CBAM

要在 self.layer4(out) 和 self.avgpool(out) 之间CBAM模块，可以按照以下步骤进行修改： 首先，导入CBAM模块的相关库： python from cbam import CBAM 然后，在ResNet18_2D类中添加CBAM模块： ...

class TemporalBlock(nn.Module): """ Temporal block with the following layers: - 2x3x3, 1x3x3, spatio-temporal pyramid pooling - dropout - skip connection. """ def __init__(self, in_channels, out_channels=None, use_pyramid_pooling=False, pool_sizes=None): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.half_channels = in_channels // 2 self.out_channels = out_channels or self.in_channels self.kernels = [(2, 3, 3), (1, 3, 3)] # Flag for spatio-temporal pyramid pooling self.use_pyramid_pooling = use_pyramid_pooling # 3 convolution paths: 2x3x3, 1x3x3, 1x1x1 self.convolution_paths = [] for kernel_size in self.kernels: self.convolution_paths.append( nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels), CausalConv3d(self.half_channels, self.half_channels, kernel_size=kernel_size), ) ) self.convolution_paths.append(conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels)) self.convolution_paths = nn.ModuleList(self.convolution_paths) agg_in_channels = len(self.convolution_paths) * self.half_channels if self.use_pyramid_pooling: assert pool_sizes is not None, "setting must contain the list of kernel_size, but is None." reduction_channels = self.in_channels // 3 self.pyramid_pooling = PyramidSpatioTemporalPooling(self.in_channels, reduction_channels, pool_sizes) agg_in_channels += len(pool_sizes) * reduction_channels # Feature aggregation self.aggregation = nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(agg_in_channels, self.out_channels),) if self.out_channels != self.in_channels: self.projection = nn.Sequential( nn.Conv3d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, bias=False), nn.BatchNorm3d(self.out_channels), ) else: self.projection = None网络结构是什么？

其中，卷积路径通过 nn.Sequential 和 nn.ModuleList 封装，方便调用和管理。 TemporalBlock 的输入通道数为 in_channels，输出通道数为 out_channels（如果未指定，则默认与输入通道数相同），通过 kernels 参数...

class Attention_block(nn.Module): def __init__(self, F_g, F_l, F_int): super(Attention_block, self).__init__() self.W_g = nn.Sequential( nn.Conv2d(F_g, F_int, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(F_int) ) self.W_x = nn.Sequential( nn.Conv2d(F_l, F_int, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(F_int) ) self.psi = nn.Sequential( nn.Conv2d(F_int, 1, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(1), nn.Sigmoid() ) self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

除了之前提到的self.W_g外，还添加了self.W_x、self.psi和self.relu。 在初始化函数中，self.W_x类似于self.W_g，它将输入的低层特征图F_l通过一个1x1的卷积层和批归一化层进行变换，输出通道数为F_int。 self.psi...

def __init__(self): super().__init__() self._initial = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect'), nn.InstanceNorm2d(32, affine=True), nn.ReLU(inplace=True), ) self._down_blocks = nn.Sequential( DownBlock(32, 64, kernel_size=3), DownBlock(64, 128, kernel_size=3), ) self._residual_blocks = nn.Sequential( *[ResidualBlock(128, kernel_size=3) for _ in range(5)] ) self._up_blocks = nn.Sequential( UpBlock(128, 64, kernel_size=3), UpBlock(64, 32, kernel_size=3), ) self._final = nn.Conv2d(32, 3, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect') def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: x = self._initial(x) x = self._down_blocks(x) x = self._residual_blocks(x) x = self._up_blocks(x) x = self._final(x) x = torch.sigmoid(x) return x

这段代码是一个基于深度学习的图像处理模型，使用了卷积神经网络和残差网络来实现图像的去噪和修复。其中包含了初始卷积层、下采样卷积层、残差块和上采样卷积层，以及最终的卷积层用于输出修复后的图像。...

class conv_block(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out): super(conv_block, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(ch_in, ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(ch_out), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(ch_out, ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(ch_out), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): x = self.conv(x) return x class SqueezeAttentionBlock(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out): super(SqueezeAttentionBlock, self).__init__() self.avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv = conv_block(ch_in, ch_out) self.conv_atten = conv_block(ch_in, ch_out) self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2) def forward(self, x): # print(x.shape) x_res = self.conv(x) # print(x_res.shape) y = self.avg_pool(x) # print(y.shape) y = self.conv_atten(y) # print(y.shape) y = self.upsample(y) # print(y.shape, x_res.shape) return (y * x_res) + y

这段代码定义了两个模块：conv_block和SqueezeAttentionBlock。conv_block是一个基本的卷积块，包含两个3x3的卷积层和一个ReLU激活函数。...这两个模块都是由nn.Module派生而来，用于构造神经网络的基本组件。

expansion = 1 def __init__(self, in_planes, planes, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_planes != self.expansion * planes: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, self.expansion * planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * planes) ) def forward(self, x): out = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = nn.ReLU()(out) return out其中的expansion是什么意思

在代码中的这段逻辑中，如果 stride 不等于 1 或者输入通道数 in_planes 不等于 self.expansion * planes，则会创建一个包含一个 1x1 卷积层和一个批归一化层的 shortcut 模块，用于将输入通道数进行扩展。...

import torch import vega import torch.nn as nn class SimpleCnn(nn.Module): """Simple CNN network.""" def __init__(self): """Initialize.""" super(SimpleCnn, self).__init__() self.num_class = 11 # nas best hyperparameter self.blocks = 3 self.channel1 = 32 self.channel2 = 64 self.b1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, self.channel1, padding=(0, 4), kernel_size=(1, 9), stride=(1, 1)), nn.BatchNorm2d(self.channel1), nn.ReLU(inplace=True) ) self.b2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.channel1, self.channel2, padding=(0, 1), kernel_size=(2, 3), stride=(1, 2)), nn.BatchNorm2d(self.channel2), nn.ReLU(inplace=True) ) self.blocks = self._blocks(self.channel2, self.channel2) self.fc = nn.Linear(64*self.channel2, self.num_class) def _blocks(self, in_channels, out_channels): blocks = nn.ModuleList([None] * self.blocks) for i in range(self.blocks): blocks[i] = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, padding=(0,1), kernel_size=(1,3)), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), ) in_channels = out_channels return blocks def forward(self, x): """Forward.""" x = self.b1(x) x = self.b2(x) for block in self.blocks: x = block(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x if __name__ == "__main__": model = SimpleCnn() model.load_state_dict(torch.load('nas_results/model_12.pth')) model.eval()将这段代码从基于pytorch改为基于mindspore

3. 将nn.Sequential改为nn.SequentialCell，并且去掉inplace参数： self.b1 = nn.SequentialCell([ nn.Conv2d(1, self.channel1, padding=(0, 4), kernel_size=(1, 9), stride=(1, 1)), nn.BatchNorm2d...

class ImageTransformerModel(nn.Module): def init(self): super().init() self._initial = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect'), nn.InstanceNorm2d(32, affine=True), nn.ReLU(inplace=True), ) self._down_blocks = nn.Sequential( DownBlock(32, 64, kernel_size=3), DownBlock(64, 128, kernel_size=3), ) self._residual_blocks = nn.Sequential( *[ResidualBlock(128, kernel_size=3) for _ in range(5)] ) self._up_blocks = nn.Sequential( UpBlock(128, 64, kernel_size=3), UpBlock(64, 32, kernel_size=3), ) self._final = nn.Conv2d(32, 3, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect')

这是一个用于图像转换的神经网络模型，包含了卷积层、实例归一化层、残差块、上采样块等不同类型的层。具体来说，该模型包含以下几个部分： 1. 输入层：输入图像的大小为 3（RGB 三通道）。 2. 初始层：使用一个卷...

class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=2): super(ResNet, self).__init__() self.in_channels = 64 self.senet = senet(3) self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self.make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1) self.layer2 = self.make_layer(block, 128, num_blocks[1], stride=2) self.layer3 = self.make_layer(block, 256, num_blocks[2], stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block, 512, num_blocks[3], stride=2) self.sppcab = SSPCAB(512) self.avgpool= SpatialPyramidPooling(output_sizes=[1]) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) def make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): strides = [stride] + [1] * (num_blocks - 1) layers = [] for stride in strides: layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = self.senet(x) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.sppcab(out) out = self.avgpool(out) out = torch.flatten(out, 1) out = self.fc(out) return out。这个作用为单分类是不是少了些什么

这个代码实现的确可以用于单分类任务，但是需要根据具体的数据集和任务进行一些修改和调整。 首先，需要将 num_classes 参数设置为 1，因为单分类任务只有一个类别。其次，需要根据数据集的特点和任务需求，选择...

代码解析： class BasicBlock(nn.Layer): expansion = 1 def init(self, in_channels, channels, stride=1, downsample=None): super().init() self.conv1 = conv1x1(in_channels, channels) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(channels) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = conv3x3(channels, channels, stride) self.bn2 = nn.BatchNorm2D(channels) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): residual = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: residual = self.downsample(x) out += residual out = self.relu(out) return out class ResNet45(nn.Layer): def init(self, in_channels=3, block=BasicBlock, layers=[3, 4, 6, 6, 3], strides=[2, 1, 2, 1, 1]): self.inplanes = 32 super(ResNet45, self).init() self.conv1 = nn.Conv2D( in_channels, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, weight_attr=ParamAttr(initializer=KaimingNormal()), bias_attr=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(32) self.relu = nn.ReLU() self.layer1 = self._make_layer(block, 32, layers[0], stride=strides[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 64, layers[1], stride=strides[1]) self.layer3 = self._make_layer(block, 128, layers[2], stride=strides[2]) self.layer4 = self._make_layer(block, 256, layers[3], stride=strides[3]) self.layer5 = self._make_layer(block, 512, layers[4], stride=strides[4]) self.out_channels = 512 def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: # downsample = True downsample = nn.Sequential( nn.Conv2D( self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, weight_attr=ParamAttr(initializer=KaimingNormal()), bias_attr=False), nn.BatchNorm2D(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for i in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.layer5(x) return x

这是一个 PyTorch 实现的 ResNet 模型，包括 BasicBlock 类和 ResNet45 类。 BasicBlock 类是 ResNet 中的基本模块，由两个卷积层和一个残差连接组成。expansion=1 表示残差连接的扩张率为 1。输入特征图 x 通过 ...

def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1, dilate=False): norm_layer = self._norm_layer downsample = None previous_dilation = self.dilation if dilate: self.dilation *= stride stride = 1 if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: downsample = nn.Sequential( conv1x1(self.inplanes, planes * block.expansion, stride), norm_layer(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample, self.groups, self.base_width, previous_dilation, norm_layer)) self.inplanes = planes * block.expansion for _ in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes, groups=self.groups, base_width=self.base_width, dilation=self.dilation, norm_layer=norm_layer)) return nn.Sequential(*layers)

这是一个深度神经网络的类中的一个私有方法，用于构建网络的一层。其中，block 代表网络的基本块，planes 代表输出通道数，blocks 代表构建的基本块数量...最后，返回一个 nn.Sequential 对象，其中包含所有的基本块。

class TemporalModel(nn.Module): def __init__( self, in_channels, receptive_field, input_shape, start_out_channels=64, extra_in_channels=0, n_spatial_layers_between_temporal_layers=0, use_pyramid_pooling=True): super().__init__() self.receptive_field = receptive_field n_temporal_layers = receptive_field - 1 h, w = input_shape modules = [] block_in_channels = in_channels block_out_channels = start_out_channels for _ in range(n_temporal_layers): if use_pyramid_pooling: use_pyramid_pooling = True pool_sizes = [(2, h, w)] else: use_pyramid_pooling = False pool_sizes = None temporal = TemporalBlock( block_in_channels, block_out_channels, use_pyramid_pooling=use_pyramid_pooling, pool_sizes=pool_sizes, ) spatial = [ Bottleneck3D(block_out_channels, block_out_channels, kernel_size=(1, 3, 3)) for _ in range(n_spatial_layers_between_temporal_layers) ] temporal_spatial_layers = nn.Sequential(temporal, *spatial) modules.extend(temporal_spatial_layers) block_in_channels = block_out_channels block_out_channels += extra_in_channels self.out_channels = block_in_channels self.model = nn.Sequential(*modules) def forward(self, x): # Reshape input tensor to (batch, C, time, H, W) x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4) x = self.model(x) x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4).contiguous() return x[:, (self.receptive_field - 1):]是如何一步步前向传播的？

首先，输入张量x的形状为(batch_size, in_channels, sequence_length, height, width)。 然后，我们将x的维度从(sequence_length, batch_size, in_channels, height, width)改变为(batch_size, sequence_length, in...

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