深度学习代码解析：EEU 模块详解

这段代码定义了一个名为'EEU'的类，继承自'nn.Module'。该类用于实现一个名为'EEU'的模块，该模块用于图像处理任务。

在初始化方法中，定义了模块的各个组件：

• 'avg_pool'用于对输入进行平均池化操作，窗口大小为3x3，步幅为1，填充为1。
• 'conv_1'用于对输入进行卷积操作，卷积核大小为1x1，步幅为1，填充为0。输入和输出通道数都为'in_channel'。
• 'bn1'用于对'conv_1'的输出进行批归一化操作。
• 'sigmoid'用于对'bn1'的输出进行sigmoid激活函数操作。
• 'PReLU'用于对输入进行PReLU激活函数操作。

在'forward'方法中，定义了模块的前向传播过程：

• 首先，计算边缘信息'edge'，即输入'x'减去对'x'进行平均池化的结果，得到差值'Xi=X-Avgpool(X)'。
• 然后，将'edge'输入到'conv_1'中，并经过'bn1'和'sigmoid'操作，得到权重'weight'。
• 接下来，计算输出'out'，即权重'weight'乘以输入'x'再加上输入'x'本身。
• 最后，返回'PReLU'激活函数对'edge'的结果和输出'out'。