<jupyter_start><jupyter_text>3.3～3.6 ネットワークモデルの作成- 本ファイルでは、PSPNetのネットワークモデルと順伝搬forward関数を作成します。  3.3 学習目標1.	PSPNetのネットワーク構造をモジュール単位で理解する2.	PSPNetを構成する各モジュールの役割を理解する3.	PSPNetのネットワーククラスの実装を理解する  3.4 学習目標1.	Featureモジュールのサブネットワーク構成を理解する2.	サブネットワークFeatureMap_convolution を実装できるようになる3.	Residual Blockを理解する4.	Dilated Convolutionを理解する5.	サブネットワークbottleNeckPSPとbottleNeckIdentifyPSPを実装できるようになる6.	Featureモジュールを実装できるようになる  3.5 学習目標1.	Pyramid Poolingモジュールのサブネットワーク構成を理解する2.	Pyramid Poolingモジュールのマルチスケール処理の実現方法を理解する3.	Pyramid Poolingモジュールを実装できるようになる  3.6 学習目標1.	Decoderモジュールのサブネットワーク構成を理解する2.	Decoder モジュールを実装できるようになる3.	AuxLossモジュールのサブネットワーク構成を理解する4.	AuxLossモジュールを実装できるようになる  事前準備とくになし<jupyter_code># パッケージのimport<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>3.3 PSPNetのネットワーク構造  3.4 Featureモジュール  3.5 Pyramid Poolingモジュール  3.6 Decoder、AuxLossモジュール  動作確認<jupyter_code># モデルの定義

# ダミーデータの作成
batch_size = 2
dummy_img = torch.rand(batch_size, 3, 475, 475)

# 計算
outputs = net(dummy_img)
print(outputs)<jupyter_output>(tensor([[[[-2.1243e-01, -1.6445e-01, -1.1647e-01,  ..., -2.3913e-01,
           -2.6464e-01, -2.9015e-01],
          [-2.1309e-01, -1.6993e-01, -1.2676e-01,  ..., -2.2230e-01,
           -2.4159e-01, -2.6088e-01],
          [-2.1375e-01, -1.7540e-01, -1.3705e-01,  ..., -2.0547e-01,
           -2.1854e-01, -2.3160e-01],
          ...,
          [-4.6660e-01, -4.2315e-01, -3.7970e-01,  ..., -1.9586e-01,
           -1.6463e-01, -1.3339e-01],
          [-4.3864e-01, -4.0260e-01, -3.6657e-01,  ..., -2.1617e-01,
           -1.8173e-01, -1.4728e-01],
          [-4.1068e-01, -3.8206e-01, -3.5344e-01,  ..., -2.3648e-01,
           -1.9883e-01, -1.6117e-01]],

         [[ 2.8644e-02,  2.6192e-02,  2.3740e-02,  ..., -2.0555e-01,
           -2.1533e-01, -2.2510e-01],
          [ 1.5821e-02,  1.7298e-02,  1.8775e-02,  ..., -1.8567e-01,
           -1.9531e-01, -2.0495e-01],
          [ 2.9983e-03,  8.4041e-03,  1.3810e-02,  ..., -1.6579e-01,
           -1.7530e-01, -1.8481e-01],
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    [...]
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