def upscale_blocks(inputs): n_upscales = len(inputs) upscale_layers = [] for i, inp in enumerate(inputs): p = n_upscales - i u = layers.Conv2DTranspose(filters=64, kernel_size=3, strides=2**p, padding='same')(inp) for i in range(2): u = layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', use_bias=False)(u) u = layers.BatchNormalization()(u) u = layers.Activation(activations.gelu)(u) u = layers.Dropout(rate=0.4)(u) upscale_layers.append(u) return upscale_layers
时间: 2024-04-02 09:36:45 浏览: 14
这段代码看起来像是一个神经网络的一部分,它定义了一个函数 `upscale_blocks`,它接受一个输入列表 `inputs`,并返回另一个列表 `upscale_layers`,其中包含一些卷积、批量归一化、激活和 dropout 层。这些层的作用是将输入进行上采样,使其变得更大。具体来说,它使用了一些反卷积层(`Conv2DTranspose`)和卷积层(`Conv2D`),以及一些标准的神经网络操作,如批量归一化、激活函数和 dropout。整个函数的作用是将输入进行多次上采样,以便在后续的神经网络层中可以更好地处理它们。
相关问题
优化代码class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None for i, block in enumerate(memory_view): if block is None: if block_start is None: block_start = i if i - block_start + 1 == request_size: self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) return block_start else: block_start = None return None
在这个代码中,可以考虑将 `enumerate(memory_view)` 替换为 `enumerate(self.allocator.get_free_blocks(request_size))` 来避免遍历整个内存块。这里假设 `get_free_blocks` 方法会返回所有可以容纳请求大小的内存块的起始位置,这个方法可以被 Allocator 类实现。
除此之外,可以使用列表推导式来进一步简化代码:
```
class MemoryManager:
def __init__(self, allocator):
self.allocator = allocator
def allocate(self, process, request_size):
block_start = next(iter(self.allocator.get_free_blocks(request_size)), None)
if block_start is not None:
self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process)
return block_start
```
在这个优化版本中,使用了 `next` 函数来获取第一个可用的内存块的起始位置,如果没有可用的内存块则返回 `None`。同时,使用了列表推导式来替换了循环语句,使得代码更加简洁易懂。
优化class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator self.free_blocks = [(0, allocator)] def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: if block_start is None: block_start = i if i - block_start + 1 == request_size: for j in range(block_start, i + 1): memory_view = list(memory_view) memory_view[j] = process self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) # 调用分配函数 return memory_view else: block_start = None return None
这段代码中可以进行的优化有:
1. 使用列表推导式代替 for 循环
```
memory_view = [memory_view[i] if memory_view[i] is not None else process for i in range(len(memory_view))]
```
2. 避免重复的列表转换
将 `memory_view` 转换为列表之后,又在内部循环中进行了多次修改,最后再次转换为元组。这样的重复转换会影响性能,可以考虑在函数开始时将 `memory_view` 转换为列表,并在分配完成后再次转换为元组。
3. 减少内部循环次数
可以将循环次数从整个内存块的长度缩小到仅遍历空闲块的列表 `self.free_blocks` 的长度,这样可以减少循环次数。
综上所述,可以对代码进行如下优化:
```
class MemoryManager:
def __init__(self, allocator):
self.allocator = allocator
self.free_blocks = [(0, allocator)]
def allocate(self, process, request_size):
memory_view = list(self.allocator.memory_view())
for start, end in self.free_blocks:
for i in range(start, end):
if memory_view[i] is not None:
break
else:
for i in range(start, end):
memory_view[i] = process
self.allocator.allocate_memory(start, end - start, process)
self.free_blocks.remove((start, end))
if start < end - request_size:
self.free_blocks.append((start + request_size, end))
memory_view = tuple(memory_view)
return memory_view
return None
```