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人工智能:torch:常用模型结构:efficientvit-模型结构 [2026/01/23 06:58] – 创建 ctbots人工智能:torch:常用模型结构:efficientvit-模型结构 [2026/01/26 02:39] (当前版本) – 移除 ctbots
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-====== fficientvit-模型结构 ====== +
-===== fficientvit 模型的文本结构输出  ===== +
-<code> +
-EfficientVit( +
-  (stem): Stem( +
-    (in_conv): ConvNormAct( +
-      (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-      (conv): Conv2d(3, 8, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) +
-      (norm): BatchNorm2d(8, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-      (act): Hardswish() +
-    ) +
-    (res0): ResidualBlock( +
-      (pre_norm): Identity() +
-      (main): DSConv( +
-        (depth_conv): ConvNormAct( +
-          (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-          (conv): Conv2d(8, 8, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=8, bias=False) +
-          (norm): BatchNorm2d(8, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-          (act): Hardswish() +
-        ) +
-        (point_conv): ConvNormAct( +
-          (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-          (conv): Conv2d(8, 8, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-          (norm): BatchNorm2d(8, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-          (act): Identity() +
-        ) +
-      ) +
-      (shortcut): Identity() +
-    ) +
-  ) +
-  (stages): Sequential( +
-    (0): EfficientVitStage( +
-      (blocks): Sequential( +
-        (0): ResidualBlock( +
-          (pre_norm): Identity() +
-          (main): MBConv( +
-            (inverted_conv): ConvNormAct( +
-              (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-              (conv): Conv2d(8, 32, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-              (norm): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-              (act): Hardswish() +
-            ) +
-            (depth_conv): ConvNormAct( +
-              (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-              (conv): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), groups=32, bias=False) +
-              (norm): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-              (act): Hardswish() +
-            ) +
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-              (norm): BatchNorm2d(16, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
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-            ) +
-          ) +
-        ) +
-        (1): ResidualBlock( +
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-              (conv): Conv2d(16, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-              (norm): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-              (act): Hardswish() +
-            ) +
-            (depth_conv): ConvNormAct( +
-              (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-              (conv): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=64, bias=False) +
-              (norm): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
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-            ) +
-          ) +
-        ) +
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-              (norm): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-              (act): Hardswish() +
-            ) +
-            (depth_conv): ConvNormAct( +
-              (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-              (conv): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=128, bias=False) +
-              (norm): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-              (act): Hardswish() +
-            ) +
-            (point_conv): ConvNormAct( +
-              (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-              (conv): Conv2d(128, 32, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-              (norm): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-              (act): Identity() +
-            ) +
-          ) +
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-        ) +
-      ) +
-    ) +
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-            ) +
-            (depth_conv): ConvNormAct( +
-              (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-              (conv): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), groups=128) +
-              (norm): Identity() +
-              (act): Hardswish() +
-            ) +
-            (point_conv): ConvNormAct( +
-              (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-              (conv): Conv2d(128, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-              (norm): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-              (act): Identity() +
-            ) +
-          ) +
-        ) +
-        (1): EfficientVitBlock( +
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-            (pre_norm): Identity() +
-            (main): LiteMLA( +
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-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(64, 192, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
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-                (act): Identity() +
-              ) +
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-                  (0): Conv2d(192, 192, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2), groups=192, bias=False) +
-                  (1): Conv2d(192, 192, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), groups=12, bias=False) +
-                ) +
-              ) +
-              (kernel_func): ReLU() +
-              (proj): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(128, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-                (norm): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-                (act): Identity() +
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-            ) +
-            (shortcut): Identity() +
-          ) +
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-              (inverted_conv): ConvNormAct( +
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-                (conv): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) +
-                (norm): Identity() +
-                (act): Hardswish() +
-              ) +
-              (depth_conv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=256) +
-                (norm): Identity() +
-                (act): Hardswish() +
-              ) +
-              (point_conv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-                (norm): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-                (act): Identity() +
-              ) +
-            ) +
-            (shortcut): Identity() +
-          ) +
-        ) +
-        (2): EfficientVitBlock( +
-          (context_module): ResidualBlock( +
-            (pre_norm): Identity() +
-            (main): LiteMLA( +
-              (qkv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(64, 192, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-                (norm): Identity() +
-                (act): Identity() +
-              ) +
-              (aggreg): ModuleList( +
-                (0): Sequential( +
-                  (0): Conv2d(192, 192, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2), groups=192, bias=False) +
-                  (1): Conv2d(192, 192, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), groups=12, bias=False) +
-                ) +
-              ) +
-              (kernel_func): ReLU() +
-              (proj): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(128, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-                (norm): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-                (act): Identity() +
-              ) +
-            ) +
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-          ) +
-          (local_module): ResidualBlock( +
-            (pre_norm): Identity() +
-            (main): MBConv( +
-              (inverted_conv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) +
-                (norm): Identity() +
-                (act): Hardswish() +
-              ) +
-              (depth_conv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=256) +
-                (norm): Identity() +
-                (act): Hardswish() +
-              ) +
-              (point_conv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-                (norm): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-                (act): Identity() +
-              ) +
-            ) +
-            (shortcut): Identity() +
-          ) +
-        ) +
-      ) +
-    ) +
-    (3): EfficientVitStage( +
-      (blocks): Sequential( +
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-          (pre_norm): Identity() +
-          (main): MBConv( +
-            (inverted_conv): ConvNormAct( +
-              (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-              (conv): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) +
-              (norm): Identity() +
-              (act): Hardswish() +
-            ) +
-            (depth_conv): ConvNormAct( +
-              (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-              (conv): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), groups=256) +
-              (norm): Identity() +
-              (act): Hardswish() +
-            ) +
-            (point_conv): ConvNormAct( +
-              (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-              (conv): Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-              (norm): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-              (act): Identity() +
-            ) +
-          ) +
-        ) +
-        (1): EfficientVitBlock( +
-          (context_module): ResidualBlock( +
-            (pre_norm): Identity() +
-            (main): LiteMLA( +
-              (qkv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(128, 384, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-                (norm): Identity() +
-                (act): Identity() +
-              ) +
-              (aggreg): ModuleList( +
-                (0): Sequential( +
-                  (0): Conv2d(384, 384, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2), groups=384, bias=False) +
-                  (1): Conv2d(384, 384, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), groups=24, bias=False) +
-                ) +
-              ) +
-              (kernel_func): ReLU() +
-              (proj): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-                (norm): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-                (act): Identity() +
-              ) +
-            ) +
-            (shortcut): Identity() +
-          ) +
-          (local_module): ResidualBlock( +
-            (pre_norm): Identity() +
-            (main): MBConv( +
-              (inverted_conv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) +
-                (norm): Identity() +
-                (act): Hardswish() +
-              ) +
-              (depth_conv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=512) +
-                (norm): Identity() +
-                (act): Hardswish() +
-              ) +
-              (point_conv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-                (norm): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-                (act): Identity() +
-              ) +
-            ) +
-            (shortcut): Identity() +
-          ) +
-        ) +
-        (2): EfficientVitBlock( +
-          (context_module): ResidualBlock( +
-            (pre_norm): Identity() +
-            (main): LiteMLA( +
-              (qkv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(128, 384, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-                (norm): Identity() +
-                (act): Identity() +
-              ) +
-              (aggreg): ModuleList( +
-                (0): Sequential( +
-                  (0): Conv2d(384, 384, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2), groups=384, bias=False) +
-                  (1): Conv2d(384, 384, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), groups=24, bias=False) +
-                ) +
-              ) +
-              (kernel_func): ReLU() +
-              (proj): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-                (norm): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-                (act): Identity() +
-              ) +
-            ) +
-            (shortcut): Identity() +
-          ) +
-          (local_module): ResidualBlock( +
-            (pre_norm): Identity() +
-            (main): MBConv( +
-              (inverted_conv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) +
-                (norm): Identity() +
-                (act): Hardswish() +
-              ) +
-              (depth_conv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=512) +
-                (norm): Identity() +
-                (act): Hardswish() +
-              ) +
-              (point_conv): ConvNormAct( +
-                (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-                (conv): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-                (norm): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-                (act): Identity() +
-              ) +
-            ) +
-            (shortcut): Identity() +
-          ) +
-        ) +
-      ) +
-    ) +
-  ) +
-  (head): ClassifierHead( +
-    (in_conv): ConvNormAct( +
-      (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-      (conv): Conv2d(128, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) +
-      (norm): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) +
-      (act): Hardswish() +
-    ) +
-    (global_pool): SelectAdaptivePool2d(pool_type=avg, flatten=Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)) +
-    (classifier): Sequential( +
-      (0): Linear(in_features=1024, out_features=1280, bias=False) +
-      (1): LayerNorm((1280,), eps=1e-05, elementwise_affine=True) +
-      (2): Hardswish() +
-      (3): Dropout(p=0.0, inplace=False) +
-      (4): Linear(in_features=1280, out_features=1000, bias=True) +
-    ) +
-  ) +
-) +
-</code>+