inp = list(map(int, input().split())) n, lst = inp[0], inp[1:] 什么作用

这行代码的作用是读取用户输入的一行数字，并将其存储为一个整数列表。

首先，input()函数接受一行用户输入，并返回一个字符串。接着，split()方法将这个字符串分割成多个字符串，以空格为分隔符，并返回一个字符串列表。

接下来，map()函数将每个字符串转换成对应的整数，并返回一个map对象。最后，list()函数将这个map对象转换成一个整数列表。

inp = list(map(int, input().split()))执行完成后，列表inp中的第一个元素n表示输入的数字个数，而列表lst则包含了输入的n个数字。

相关问题

class InvertedResidual(nn.Cell): def init(self, inp, oup, stride, expand_ratio): super(InvertedResidual, self).init() assert stride in [1, 2] hidden_dim = int(round(inp * expand_ratio)) self.use_res_connect = stride == 1 and inp == oup layers = [] if expand_ratio != 1: layers.append(ConvBNReLU(inp, hidden_dim, kernel_size=1)) layers.extend([ dw ConvBNReLU(hidden_dim, hidden_dim, stride=stride, groups=hidden_dim), pw-linear nn.Conv2d(hidden_dim, oup, kernel_size=1, stride=1, has_bias=False), nn.BatchNorm2d(oup), ]) self.conv = nn.SequentialCell(layers) self.add = ops.Add() self.cast = ops.Cast() def construct(self, x): identity = x x = self.conv(x) if self.use_res_connect: return self.add(identity, x) return x

这段代码是一个定义了反向残差模块（InResidual）的类。这个模块深度学习的卷积神经网络常用于增加网络的深度和线性表示能力。在该类中构造函数（__init__）接受输入通道数（inp）、输出通道数（oup）、步长（stride）和扩展比例（expand_ratio）作为参数。

在构造函数中，首先进行了一些参数的检查和计算。然后根据是否需要进行残差连接来选择不同网络层。如果步长为1且输入通道数等于输出通道数，则使用残差连接（residual connection）。否则，采用分组卷积（depthwise convolution）和逐点卷积（pointwise convolution）来构建网络层。

在前向传播函数（construct）中，首先保存输入张量作为身份张量（identity），然后通过网络层进行前向传播得到输出张量（x）。最后，根据是否需要进行残差连接，返回相应的结果。

这段代码是使用PyTorch框架编写的，用于定义反向残差模块的类。它可以用于构建深度学习模型中的残差连接部分。

class ChannelPool3d(AvgPool1d): def __init__(self, kernel_size, stride, padding): super(ChannelPool3d, self).__init__(kernel_size, stride, padding) self.pool_1d = AvgPool1d(self.kernel_size, self.stride, self.padding, self.ceil_mode) def forward(self, inp): n, c, d, w, h = inp.size() inp = inp.view(n,c,d*w*h).permute(0,2,1) pooled = self.pool_1d(inp) c = int(c/self.kernel_size[0]) return inp.view(n,c,d,w,h)每句话什么意思

这段代码是定义了一个名为ChannelPool3d的类，它继承自AvgPool1d类。它有三个参数：kernel_size表示池化核的大小，stride表示步长，padding表示填充大小。在初始化时，它调用了父类的构造函数，并且创建了一个AvgPool1d对象作为类的属性。在前向传播时，输入数据的维度为[n, c, d, w, h]，其中n表示batch size，c表示通道数，d表示深度，w和h表示宽和高。然后将输入数据的维度重新排列为[n,d*w*h,c]再进行一次转置，使得通道数c在第三个维度上，接着将其输入到pool_1d中进行池化操作。最后，将通道数c重新计算为c/kernel_size[0]，并将结果重新排列为[n,c,d,w,h]返回。