请帮忙详细解释一下这段代码，并帮忙绘制模块图。
class DeeperAutoencoderWithMoreAttention(nn.Module):
def __init__(self):
super(DeeperAutoencoderWithMoreAttention, self).__init__()
# Encoder
self.encoder = nn.Sequential(
ResidualBlockWithAttention(3, 32),
ResidualBlockWithAttention(32, 32),
nn.MaxPool2d(2, stride=2),
ResidualBlockWithAttention(32, 64),
ResidualBlockWithAttention(64, 64),
nn.MaxPool2d(2, stride=2),
ResidualBlockWithAttention(64, 128),
ResidualBlockWithAttention(128, 128),
nn.MaxPool2d(2, stride=2),
ResidualBlockWithAttention(128, 256),
ResidualBlockWithAttention(256, 256),
nn.MaxPool2d(2, stride=2),
ResidualBlockWithAttention(256, 512),
nn.MaxPool2d(2, stride=2),
)
# Decoder
self.decoder = nn.Sequential(
nn.Upsample(scale_factor=2),
ResidualBlockWithAttention(512, 512),
nn.Upsample(scale_factor=2),
ResidualBlockWithAttention(512, 256),
ResidualBlockWithAttention(256, 256),
nn.Upsample(scale_factor=2),
ResidualBlockWithAttention(256, 128),
ResidualBlockWithAttention(128, 128),
nn.Upsample(scale_factor=2),
ResidualBlockWithAttention(128, 64),
ResidualBlockWithAttention(64, 64),
nn.Upsample(scale_factor=2),
ResidualBlockWithAttention(64, 32),
ResidualBlockWithAttention(32, 32),
nn.Conv2d(32, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU()
)
def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = self.decoder(x)
return x
这段代码定义了一个名为DeeperAutoencoderWithMoreAttention的类，它是一个深度自编码器模型。下面是代码的详细解释：
1. 在初始化方法中，调用了父类的初始化方法super(DeeperAutoencoderWithMoreAttention, self).__init__()，确保父类的初始化方法被正确调用。
2. 创建了一个名为encoder的Sequential模块，用于实现编码器部分。编码器由一系列的ResidualBlockWithAttention模块和MaxPool2d模块组成。ResidualBlockWithAttention模块接受输入通道数和输出通道数作为参数，并包含了注意力机制。MaxPool2d模块用于进行最大池化操作。
3. 创建了一个名为decoder的Sequential模块，用于实现解码器部分。解码器由一系列的ResidualBlockWithAttention模块和Upsample模块组成。Upsample模块用于进行上采样操作。
4. 在forward方法中，首先将输入数据x传递给编码器部分，然后将编码器的输出传递给解码器部分，最后返回解码器的输出。
模块图如下所示：
输入(x)
|
编码器(encoder)
|
解码器(decoder)
|
输出(x)
编码器部分包含了多个ResidualBlockWithAttention模块和MaxPool2d模块，每个ResidualBlockWithAttention模块之间通过连接操作实现了残差连接。解码器部分包含了多个ResidualBlockWithAttention模块和Upsample模块，每个ResidualBlockWithAttention模块之间也通过连接操作实现了残差连接。整个模型的输入是x，输出也是x。 内容有亿点多，请做好准备
以上代码定义了一个名为DeeperAutoencoderWithMoreAttention的深度自动编码器模型。下面是对代码的详细解释：
创建类 DeeperAutoencoderWithMoreAttention 并继承自 nn.Module，这是一个 PyTorch 中的基类，用于定义神经网络模块。
在 __init__ 方法中定义模型的结构。该模型由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成。
编码器部分按照顺序连接了多个 ResidualBlockWithAttention 残差块和池化层，用于逐步提取输入数据的特征并减小空间维度。具体结构如下：
输入通道数为 3，输出通道数为 32 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
输出通道数为 32 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
使用 2x2 的最大池化层进行下采样。
输出通道数为 32 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
输出通道数为 64 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
使用 2x2 的最大池化层进行下采样。
输出通道数为 64 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
输出通道数为 128 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
使用 2x2 的最大池化层进行下采样。
输出通道数为 128 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
输出通道数为 256 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
使用 2x2 的最大池化层进行下采样。
输出通道数为 256 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
输出通道数为 512 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
使用 2x2 的最大池化层进行下采样。
解码器部分按照顺序连接了多个 ResidualBlockWithAttention 残差块、上采样层和一个卷积层，用于恢复编码器输出的特征到原始输入图像的尺寸。具体结构如下：
使用 2 倍的上采样因子对输入进行上采样。
输出通道数为 512 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
使用 2 倍的上采样因子对输入进行上采样。
输出通道数为 256 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
输出通道数为 256 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
使用 2 倍的上采样因子对输入进行上采样。
输出通道数为 128 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
输出通道数为 128 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
使用 2 倍的上采样因子对输入进行上采样。
输出通道数为 64 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
输出通道数为 64 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
使用 2 倍的上采样因子对输入进行上采样。
输出通道数为 32 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
输出通道数为 32 的 ResidualBlockWithAttention 残差块。
使用大小为 3x3、步长为 1、填充为 1 的卷积层将通道数为 32 的特征图转换为 3 个通道的图像。
使用 ReLU 激活函数。
forward 方法定义了前向传播过程。输入图像经过编码器和解码器后返回解码器输出的结果。
以下是模块图示意图：
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| |
| DeeperAutoencoder |
--------------------------------------------- |
| | |
| V |
Input Image ----------- -------------- --------- ----------- Output Image
--------------->| Encoder|--------->|Decoder |-------->|ReLU |------>| ReLU |------> ------------
----------- -------------- --------- -----------
Encoder:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| | | | |
| ResidualBlockWithAttention | ResidualBlockWithAttention | MaxPool2d | ResidualBlockWithAttention |
| (3, 32) | (32, 32) | (kernel_size=2, stride=2)| (256, 512) |
| | | | |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Decoder:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Upsample | | | |
| (scale_factor=2) | | | |
| | | | |
|ResidualBlockWithAttention (512, 512)| ResidualBlockWithAttention| Conv2d | ReLU |
| | (64, 128) |(32, 3, kernel_size=3,| |
| | | stride=1, padding=1)| |
| | | | |
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