out_chan_list = [512, 512] x = tf.reshape(x, [s[0], -1]) x = tf.concat([x, hand_side], 1) for i, out_chan in enumerate(out_chan_list): x = ops.fully_connected_relu(x, 'fc_rel%d' % i, out_chan=out_chan, trainable=train) x = ops.dropout(x, 0.8, evaluation) coord_xyz_rel = ops.fully_connected(x, 'fc_xyz', out_chan=self.num_kp*3, trainable=train)注释

这段代码是一个神经网络的前向传播过程，用于将输入数据转换为输出坐标。输入参数 `x` 是一个向量，首先使用 `tf.reshape` 函数将其转换为二维矩阵，其中第一维为原始输入数据的数量，第二维为输入数据的维度。然后，将手的位置信息 `hand_side` 拼接到 `x` 后面，生成一个新的输入矩阵。

接下来，使用一个循环遍历 `out_chan_list` 列表中的每个元素，将输入数据通过一个全连接层并使用 ReLU 激活函数进行处理，再通过一个 dropout 层进行正则化。最终，将处理后的数据通过另一个全连接层得到输出坐标 `coord_xyz_rel`，其中 `out_chan` 参数指定了输出层的维度，即关键点数量乘以每个关键点的坐标数（3）。

需要注意的是，这段代码并没有包含损失函数和反向传播过程，只是对前向传播过程进行了定义。

相关问题

程序提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'，优化程序data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)

这个错误通常是因为变量为 None 导致的。你可以添加一些条件语句来检查数据是否为 None。例如，你可以添加以下代码来检查 X, Y, 和 Z 是否为 None：

if self.X is None or self.Y is None or self.Z is None:
    # 处理 X, Y, 和 Z 为空的情况
else:
    data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)
    data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)
    data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)

如果数据不为空，那么你可以继续执行 reshape 操作。这应该可以解决你的问题。

def call(self, x): batch_size, _, _ = x.shape x = self.embeddings(x) # similar to embedding, expand feature dimensions to embedding_size m x = tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1]) h_matrix = tf.zeros([batch_size, self.embedding_size, self.obs_len]) for i in tf.range(self.embedding_size): m = tf.reshape(x[:, i, :], shape=[batch_size, 1, -1]) h_m = self.lstm(m)[:, -1, :] for j in tf.range(batch_size): # update h_matrix h_matrix = tf.tensor_scatter_nd_update(h_matrix, [[j, i]], tf.reshape(h_m[j], shape=[1, -1])) h_matrix = LeakyReLU()(h_matrix) ht = tf.reshape(h_matrix[:, :, -1], shape=[batch_size, self.embedding_size, 1]) h_matrix = h_matrix[:, :, :-1] # reshape hidden states h_matrix to a shape like an image (n, h, w, c) h_matrix = tf.reshape(h_matrix, shape=[-1, self.embedding_size, self.obs_len - 1, 1]) vt = self.tpa(h_matrix, ht) ht_concat = tf.concat([vt, ht], axis=1) prediction = self.linear_final(tf.transpose(ht_concat, perm=[0, 2, 1])) return prediction

这段代码是在之前的基础上进行了一些额外的操作。

首先，通过LeakyReLU激活函数对h_matrix进行了激活操作，该函数可以增强模型的非线性特性。

然后，通过对h_matrix进行形状重塑操作，将其转换为类似图像的形式，即(n, h, w, c)，其中n表示批次大小，h表示嵌入维度，w表示观测长度减1，c表示通道数（此处为1）。

接下来，通过调用self.tpa函数对h_matrix和ht进行处理，得到一个新的张量vt。

然后，通过在嵌入维度上将vt和ht进行拼接，得到ht_concat。

最后，通过对ht_concat进行转置操作，并将其输入到linear_final层中，得到最终的预测结果prediction。

整个过程可以看作是对隐藏状态序列h_matrix的进一步处理和转换，以生成最终的预测结果。