class BasicBlock(nn.Module):#浅层残差结构 expansion = 1

这段代码定义了一个名为`BasicBlock`的类，该类继承自`nn.Module`类。`BasicBlock`类表示一个浅层残差结构，用于组成深度残差网络中的基本模块。具体来说，浅层残差结构由两个卷积层、两个批归一化层、一个ReLU激活函数和一个残差连接组成。

`expansion=1`表示该模块的扩张系数为1，即不改变输入特征图的通道数。

需要注意的是，这段代码只定义了`BasicBlock`类的基本结构，具体的前向传播函数和权重初始化方式等需要在后续代码中进行定义。

相关问题

def forward(self, x):#正向传播 identity = x if self.downsample is not None:#判断虚实线 identity = self.downsample(x) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out += identity out = self.relu(out) return out class Bottleneck(nn.Module):#深层残差结构 expansion = 4

这段代码定义了`BasicBlock`类的前向传播函数`forward`以及`Bottleneck`类。`forward`函数接受一个输入张量`x`，首先将其保存在`identity`变量中，如果定义了下采样操作`self.downsample`，则对输入张量进行下采样得到`identity`。接着，对输入张量`x`进行卷积、批归一化、ReLU激活函数等操作，得到`out`。然后将`identity`与`out`相加，得到残差连接的结果，并再次通过ReLU激活函数得到最终输出张量`out`，最后返回`out`。

`Bottleneck`类表示一个深层残差结构，用于组成深度残差网络中的基本模块。与`BasicBlock`类不同的是，深层残差结构由三个卷积层、两个批归一化层和一个残差连接组成，且在卷积层中使用了扩张系数`expansion=4`，即将输入特征图的通道数扩大了4倍。

需要注意的是，这些代码只定义了`forward`函数和`Bottleneck`类的基本结构，具体的权重初始化方式等需要在后续代码中进行定义。

class small_basic_block(nn.Module):

这是一个用 PyTorch 框架定义的自定义模块，命名为“small_basic_block”。该模块是继承自 nn.Module 的子类，因此可以使用 nn.Module 中的方法和属性。

具体实现代码如下：

import torch.nn as nn

class small_basic_block(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
        super(small_basic_block, 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.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        
        if stride != 1 or in_channels != out_channels:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(out_channels)
            )
        else:
            self.shortcut = nn.Sequential()
            
    def forward(self, x):
        identity = x
        
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)
        
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        
        identity = self.shortcut(identity)
        
        out += identity
        out = self.relu(out)
        
        return out

该模块包含两个卷积层和两个批归一化层，以及一个 shortcut（残差）连接。其中，卷积核大小为 3x3，padding 为 1，stride 为 1 或传入的参数 stride。如果 stride 不为 1 或输入通道数不等于输出通道数，则 shortcut（残差）连接会对输入进行卷积和批归一化操作，以确保输入维度与输出维度一致。最后将残差连接的结果与卷积层的输出相加，并通过 ReLU 激活函数进行激活。