self.last_layer = SoftmaxWithLoss()

时间: 2024-04-02 17:37:28 浏览: 53
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self-taugh.rar_UFLDL_self_self taugh

这段代码的作用是向神经网络中添加一个SoftmaxWithLoss层，用于计算神经网络的输出结果与真实标签之间的损失（loss）。具体来说，SoftmaxWithLoss层可以将神经网络的输出结果转化为概率分布，然后计算它们与真实标签之间的交叉熵损失。通过最小化损失函数，神经网络可以不断优化自身的参数，提高模型的预测精度。 在深度学习中，损失函数是非常重要的一个概念，它可以评估模型的预测效果，并作为优化算法的目标函数。SoftmaxWithLoss层是常用的损失函数之一，适用于多分类问题，能够有效地衡量预测结果与真实标签之间的差异。
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bst.rar_bst_bst tree

return self._find(self.root, key) if self.root else None def _find(self, node, key): if not node: return None if key == node.key: return node elif key < node.key: return self._find(node.left,...
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geo.rar_geo

if 'side1' in self.properties and 'side2' in self.properties and 'base' in self.properties: return self.properties['side1'] + self.properties['side2'] + self.properties['base'] 这个Geometry类...

for idx in range(1, self.hidden_layer_num+1): self.layers['Affine' + str(idx)] = Affine(self.params['W' + str(idx)], self.params['b' + str(idx)]) if self.use_batchnorm: self.params['gamma' + str(idx)] = np.ones(hidden_size_list[idx-1]) self.params['beta' + str(idx)] = np.zeros(hidden_size_list[idx-1]) self.layers['BatchNorm' + str(idx)] = BatchNormalization(self.params['gamma' + str(idx)], self.params['beta' + str(idx)]) self.layers['Activation_function' + str(idx)] = activation_layeractivation if self.use_dropout: self.layers['Dropout' + str(idx)] = Dropout(dropout_ration) idx = self.hidden_layer_num + 1 self.layers['Affine' + str(idx)] = Affine(self.params['W' + str(idx)], self.params['b' + str(idx)]) self.last_layer = SoftmaxWithLoss()

其中，self.hidden_layer_num 表示神经网络的隐藏层数目，hidden_size_list 是一个列表，表示每个隐藏层的神经元数目。在这个代码中，通过循环来创建每一层的神经元，并根据使用的技术（如 Batch Normalization 和 ...

self.layers = [] self.layers.append(Convolution(self.params['W1'], self.params['b1'], conv_param_1['stride'], conv_param_1['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Convolution(self.params['W2'], self.params['b2'], conv_param_2['stride'], conv_param_2['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Pooling(pool_h=2, pool_w=2, stride=2)) self.layers.append(Convolution(self.params['W3'], self.params['b3'], conv_param_3['stride'], conv_param_3['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Convolution(self.params['W4'], self.params['b4'], conv_param_4['stride'], conv_param_4['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Pooling(pool_h=2, pool_w=2, stride=2)) self.layers.append(Convolution(self.params['W5'], self.params['b5'], conv_param_5['stride'], conv_param_5['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Convolution(self.params['W6'], self.params['b6'], conv_param_6['stride'], conv_param_6['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Pooling(pool_h=2, pool_w=2, stride=2)) self.layers.append(Affine(self.params['W7'], self.params['b7'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Dropout(0.5)) self.layers.append(Affine(self.params['W8'], self.params['b8'])) self.layers.append(Dropout(0.5)) self.last_layer = SoftmaxWithLoss()

其中 self.layers 是一个列表，用于存储模型的各个层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数层和 Dropout 层。具体来说，这段代码中，先将第一个卷积层、激活函数层、第二个卷积层、激活函数层、池化层、第三个卷...

self.layers.append(Convolution(self.params['W1'], self.params['b1'], conv_param_1['stride'], conv_param_1['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Convolution(self.params['W2'], self.params['b2'], conv_param_2['stride'], conv_param_2['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Pooling(pool_h=2, pool_w=2, stride=2)) self.layers.append(Convolution(self.params['W3'], self.params['b3'], conv_param_3['stride'], conv_param_3['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Convolution(self.params['W4'], self.params['b4'], conv_param_4['stride'], conv_param_4['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Pooling(pool_h=2, pool_w=2, stride=2)) self.layers.append(Convolution(self.params['W5'], self.params['b5'], conv_param_5['stride'], conv_param_5['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Convolution(self.params['W6'], self.params['b6'], conv_param_6['stride'], conv_param_6['pad'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Pooling(pool_h=2, pool_w=2, stride=2)) self.layers.append(Affine(self.params['W7'], self.params['b7'])) self.layers.append(Relu()) self.layers.append(Dropout(0.5)) self.layers.append(Affine(self.params['W8'], self.params['b8'])) self.layers.append(Dropout(0.5)) self.last_layer = SoftmaxWithLoss()

这段代码是定义了一个包含多个层的CNN模型，其中包括了卷积层、ReLU激活层、池化层、全连接层、Dropout层和SoftmaxWithLoss层。具体来说，这个CNN模型包含了六个卷积层，每个卷积层后面跟一个ReLU激活层，其中第1、2...

def training_step(self, batch, batch_idx, optimizer_idx): # https://github.com/pytorch/pytorch/issues/37142 # try not to fool the heuristics x = self.get_input(batch, self.image_key) xrec, qloss, ind = self(x, return_pred_indices=True) if optimizer_idx == 0: # autoencode aeloss, log_dict_ae = self.loss(qloss, x, xrec, optimizer_idx, self.global_step, last_layer=self.get_last_layer(), split="train", predicted_indices=ind) self.log_dict(log_dict_ae, prog_bar=False, logger=True, on_step=True, on_epoch=True) return aeloss if optimizer_idx == 1: # discriminator discloss, log_dict_disc = self.loss(qloss, x, xrec, optimizer_idx, self.global_step, last_layer=self.get_last_layer(), split="train") self.log_dict(log_dict_disc, prog_bar=False, logger=True, on_step=True, on_epoch=True) return discloss解析

在函数内部，首先通过self.get_input(batch, self.image_key)获取输入数据x，并调用self(x, return_pred_indices=True)进行前向传播，得到重构数据xrec、量化损失qloss和预测的编码索引ind。 接下来，根据优化器的...

# 输入游戏环境中的一些条件(如敌机位置), 返回要执行的操作 def feed_forward(self, inputs): for i in range(len(inputs)): self.layers[0].neurons[i].biase = inputs[i] prev_layer = self.layers[0] for i in range(len(self.layers)): # 第一层没有weights if i == 0: continue for j in range(len(self.layers[i].neurons)): sum = 0 for k in range(len(prev_layer.neurons)): sum += prev_layer.neurons[k].biase * self.layers[i].neurons[j].weights[k] self.layers[i].neurons[j].biase = sigmoid(sum) prev_layer = self.layers[i] out = [] last_layer = self.layers[-1] for i in range(len(last_layer.neurons)): out.append(last_layer.neurons[i].biase) return out def print_info(self): for layer in self.layers: print(layer) 翻译

1. feed_forward(self, inputs) 方法：输入游戏环境中的一些条件（如敌机位置），返回要执行的操作。该方法会根据输入的条件和神经网络的权重和偏置值计算出神经网络的输出，即要执行的操作。 2. print_info(self) ...

class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-6, data_format="channels_last"): super(LayerNorm, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(normalized_shape), requires_grad=True) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape), requires_grad=True) self.eps = eps self.data_format = data_format if self.data_format not in ['channels_last', 'channels_first']: raise ValueError(f"not support data format'{self.data_format}'") self.normalized_shape = (normalized_shape,) def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: if self.data_format == 'channels_last': return F.layer_norm(x, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) elif self.data_format == 'channels_first': # [B,C,H,W] mean = x.mean(1, keepdim=True) var = (x - mean).pow(2).mean(1, keepdim=True) x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None] return x

当data_format为'channels_last'时，调用了PyTorch中的F.layer_norm函数进行归一化操作。当data_format为'channels_first'时，首先计算输入数据的均值和方差，然后进行归一化操作，并使用参数weight和bias进行缩放和...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Bottleneck(nn.Module): def init(self, last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, first_layer): super(Bottleneck, self).init() self.out_planes = out_planes self.dense_depth = dense_depth self.conv1 = nn.Conv2d(last_planes, in_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=32, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) self.shortcut = nn.Sequential() if first_layer: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(last_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) x = self.shortcut(x) d = self.out_planes out = torch.cat([x[:,:d,:,:]+out[:,:d,:,:], x[:,d:,:,:], out[:,d:,:,:]], 1) out = F.relu(out) return out class DPN(nn.Module): def init(self, cfg): super(DPN, self).init() in_planes, out_planes = cfg['in_planes'], cfg['out_planes'] num_blocks, dense_depth = cfg['num_blocks'], cfg['dense_depth'] self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_blocks[0], dense_depth[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(in_planes[2], out_planes[2], num_blocks[2], dense_depth[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(in_planes[3], out_planes[3], num_blocks[3], dense_depth[3], stride=2) self.linear = nn.Linear(out_planes[3]+(num_blocks[3]+1)dense_depth[3], 10) def _make_layer(self, in_planes, out_planes, num_blocks, dense_depth, stride): strides = [stride] + 1 layers = [] for i,stride in (strides): layers.append(Bottleneck(self.last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, i==0)) self.last_planes = out_planes + (i+2) * dense_depth return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = F.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.linear(out) return out def DPN92(): cfg = { 'in_planes': (96,192,384,768), 'out_planes': (256,512,1024,2048), 'num_blocks': (3,4,20,3), 'dense_depth': (16,32,24,128) } return DPN(cfg)基于这个程序改成对摄像头采集的图像检测与分类输出坐标、大小和种类

self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_blocks[0], dense_depth[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride...
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