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

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。

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class Decoder(nn.Module): def __init__(self, subnets, rnns): super().__init__() assert len(subnets) == len(rnns) self.blocks = len(subnets) for index, (params, rnn) in enumerate(zip(subnets, rnns)): setattr(self, 'rnn' + str(self.blocks - index), rnn) setattr(self, 'stage' + str(self.blocks - index), make_layers(params)) def forward_by_stage(self, inputs, state, subnet, rnn): inputs, state_stage = rnn(inputs, state, seq_len=10) seq_number, batch_size, input_channel, height, width = inputs.size() inputs = torch.reshape(inputs, (-1, input_channel, height, width)) inputs = subnet(inputs) inputs = torch.reshape(inputs, (seq_number, batch_size, inputs.size(1), inputs.size(2), inputs.size(3))) return inputs # input: 5D S*B*C*H*W def forward(self, hidden_states): inputs = self.forward_by_stage(None, hidden_states[-1], getattr(self, 'stage3'), getattr(self, 'rnn3')) for i in list(range(1, self.blocks))[::-1]: inputs = self.forward_by_stage(inputs, hidden_states[i - 1], getattr(self, 'stage' + str(i)), getattr(self, 'rnn' + str(i))) inputs = inputs.transpose(0, 1) # to B,S,1,64,64 return inputs实现decoder的逻辑是？

这代码实现了一个Decoder类，用于进行解码操作。的逻辑如下：

在`__init__`方法中，根据传入的`subnets`和`rnns`参数的数量，确定Decoder的块数（blocks）。然后使用`setattr`方法动态地给Decoder对象添加属性，属性名为'rnn' + str(self.blocks - index)和'stage' + str(self.blocks - index)，属性值分别为对应的rnn和subnet。

在`forward_by_stage`方法中，根据传入的inputs、state、subnet和rnn进行一系列操作。首先使用rnn对inputs和state进行计算，得到新的inputs和state_stage。然后对inputs进行形状变换，将其转化为一个二维张量。接着使用subnet对inputs进行计算，再将其重新恢复为原来的形状。最后返回计算结果inputs。

在`forward`方法中，首先通过调用`self.forward_by_stage`方法进行一次解码操作，得到初始的inputs。然后使用for循环进行剩余的解码操作，通过调用`self.forward_by_stage`方法逐个块地进行解码。最后对inputs进行形状变换，将其转置为B,S,1,64,64的形状，并返回结果。

总体而言，这段代码实现了一个Decoder对象，它通过逐个块进行解码操作，并将解码结果返回。