class MultiDepthWiseRes(nn.Module): def __init__(self, num_block, channels, kernel=(3, 3), stride=1, padding=1, groups=1): super().__init__() self.net = nn.Sequential(*[ DepthWiseRes(channels, channels, kernel, stride, padding, groups) for _ in range(num_block) ]) def forward(self, x): return self.net(x)

这是一个 PyTorch 中的神经网络模块，该模块包括一个由多层深度可分离卷积块组成的序列，每个深度可分离卷积块由 DepthWiseRes 实例组成。输入 x 被传入该序列中进行前向传播，输出为最后一层深度可分离卷积块的输出。

相关问题

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，其中包括一个2D卷积层，一个批量归一化层和一个ReLU激活函数。在前向传递函数中，将输入数据传递给该卷积神经网络块，并返回输出。注释中的代码“print('ans shape: ', ans.shape)”是一行注释代码，用于检查输出张量的形状。

翻译class Block2(nn.Module): def __init__(self): super(Block2, self).__init__() self.block = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(num_features=16), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(num_features=16), ) def forward(self, inputs): ans = torch.add(inputs, self.block(inputs)) # print('ans shape: ', ans.shape) return inputs + ans

这里定义了一个名为Block2的类，继承自nn.Module。它有一个构造函数__init__()和一个前向传播函数forward()。

在构造函数中，首先调用了nn.Module的构造函数，然后定义了一个nn.Sequential对象，其中包含了两个卷积层以及对应的批归一化层和ReLU激活函数。这两个卷积层的输入和输出通道数均为16，卷积核大小为3x3，填充为1，步长为1。

在前向传播函数中，先对输入进行卷积操作，然后将输入和卷积结果相加，最后返回相加后的结果。

该类的作用是实现一个残差块，用于搭建深度神经网络时进行堆叠。