x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x)
时间: 2024-06-06 10:09:53 浏览: 224
这是一个经典的 PyTorch 模型的 forward 函数截取的代码段,其中 self.features 是模型的特征提取部分,self.avgpool 是平均池化层,torch.flatten 是把特征图拉成一维向量的操作,self.classifier 是模型的分类器。这段代码的作用是输入一个经过预处理的图像,输出该图像的分类结果。
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def forward_features(self, x): x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed ## Add temporal embedding if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x) for layer in self.layers: x = layer(x) x = self.norm(x) ## Final temporal block H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H) # x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1) return x
这是一个PyTorch模型中的forward方法的一部分。它接受输入x,并将其传递到模型的不同层和块中进行处理。在这个方法中,输入x首先通过patch_embed模块进行处理,然后进行绝对位置编码和时间编码的处理。然后,输入通过一系列的层和块进行处理,最终通过一些后续的操作(例如平均池化和展平)产生输出。这个方法的输出形状为BCTHW,其中B是批次大小,T是时间步数,H和W是空间维度,C是通道数。
将下列代码改写成伪代码:class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x
定义类 AlexNet,继承 nn.Module 类:
定义 __init__ 方法,传入参数 self 和 num_classes=3:
调用父类 nn.Module 的 __init__ 方法:
定义属性 features,值为 nn.Sequential 实例,包含以下层:
卷积层 nn.Conv2d,输入通道数为 3,输出通道数为 64,核大小为 11,步长为 4,填充为 2
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d,核大小为 3,步长为 2
卷积层 nn.Conv2d,输入通道数为 64,输出通道数为 192,核大小为 5,填充为 2
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d,核大小为 3,步长为 2
卷积层 nn.Conv2d,输入通道数为 192,输出通道数为 384,核大小为 3,填充为 1
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
卷积层 nn.Conv2d,输入通道数为 384,输出通道数为 256,核大小为 3,填充为 1
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
卷积层 nn.Conv2d,输入通道数为 256,输出通道数为 256,核大小为 3,填充为 1
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d,核大小为 3,步长为 2
定义属性 avgpool,值为 nn.AdaptiveAvgPool2d 实例,输出大小为 (6, 6)
定义属性 classifier,值为 nn.Sequential 实例,包含以下层:
Dropout 层 nn.Dropout
全连接层 nn.Linear,输入大小为 256 * 6 * 6,输出大小为 4096
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
Dropout 层 nn.Dropout
全连接层 nn.Linear,输入大小为 4096,输出大小为 4096
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
全连接层 nn.Linear,输入大小为 4096,输出大小为 num_classes
定义 forward 方法,传入参数 self 和 x:
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
返回 x
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