ultalytics代码中模型接收多层输入的处理

yaml文件中，输入来自上一层和第六层的输入：

是将这两个输入打包成列表

 详解这段代码：

 x = y[m.f] if isinstance(m.f, int) else [x if j == -1 else y[j] for j in m.f]  # from earlier layers

输入来源 m.f

• m.f：表示当前层的输入来源，可以是一个整数或一个列表。这个属性通常在模型的构建阶段定义，指明了当前层的输入是来自哪个层。
• 也就是第一列参数：

检查 m.f 的类型

• isinstance(m.f, int)：检查 m.f 是否是一个整数。如果是整数，说明当前层的输入仅来自于一个特定的前置层。

从 y 列表中获取输入

• y[m.f]：
  • 如果 m.f 是一个整数，直接使用 y[m.f] 获取对应层的输出。
  • y 列表在模型的前向传播过程中存储了各个层的输出。因此，通过 y[m.f] 可以获得之前某一层的输出，作为当前层的输入。

 从多个层中获取输入

• else [x if j == -1 else y[j] for j in m.f]：
  • 如果 m.f 是一个列表，说明当前层需要从多个前置层获取输入。
  • 在这个列表推导式中，x 的值取决于 m.f 中每个元素 j 的值。x 将通过列表推导式生成一个列表。

这里的y[]列表 是根据 parse_model函数中创建 的save列表对save[]列表中记录的层数输出进行保存；save只保存明确指定层的层数，-1这种上一层不保存。

假设 f = [-1, 6]。列表推导式的工作方式如下：

1. 初始状态：

   • 假设当前层的输入（在模型的前向传播中）是一个张量，比如 input_tensor。

2. 遍历 m.f：

   • 对于 j = -1：
     • 根据条件 if j == -1，将 x 赋值为当前层的输入，即 x = input_tensor。
   • 对于 j = 6：
     • 根据条件 else y[j]，将 y[6] 的输出添加到 x 中。

最终，x = [ input_tensor,  y[6] ]

所以这里，用-1,6 两层concat:

也就是对列表中的两个张量在第1维度进行拼接：
 

import torch
import torch.nn as nn

# 假设我们有两个张量
input_tensor = torch.randn(2, 3, 4, 4)  # 形状为 (N=2, C1=3, H=4, W=4)
y_6 = torch.randn(2, 5, 4, 4)  # 形状为 (N=2, C2=5, H=4, W=4)

# 将张量放入列表
tensors = [input_tensor, y_6]

# 使用 torch.cat 进行连接
result = torch.cat(tensors, dim=1)  # 在通道维度上连接

# 显示结果的形状
print(result.shape)  # 输出: torch.Size([2, 8, 4, 4])，其中 8 = 3 + 5