def reset_parameters(self): glorot(self.lin.weight) glorot(self.mlp[0].weight) glorot(self.mlp[2].weight) zeros(self.mlp[0].bias) zeros(self.mlp[2].bias) zeros(self.bias)
时间: 2024-02-01 21:04:11 浏览: 28
这段代码看起来是一个类中的 `reset_parameters` 方法。根据代码中的函数调用和命名,它可能是用于初始化模型参数的函数。
具体来说,这个方法执行了以下操作:
1. `glorot(self.lin.weight)`:对 `self.lin` 的权重进行 Glorot(Xavier)初始化。Glorot初始化是一种参数初始化方法,旨在合理地初始化神经网络的权重,以便在前向传播和反向传播过程中更好地传播梯度和信息。
2. `glorot(self.mlp[0].weight)`:对 `self.mlp` 的第一个全连接层的权重进行 Glorot 初始化。
3. `glorot(self.mlp[2].weight)`:对 `self.mlp` 的第三个全连接层的权重进行 Glorot 初始化。
4. `zeros(self.mlp[0].bias)`:将 `self.mlp` 的第一个全连接层的偏置初始化为零。
5. `zeros(self.mlp[2].bias)`:将 `self.mlp` 的第三个全连接层的偏置初始化为零。
6. `zeros(self.bias)`:将当前类的偏置初始化为零。
这些操作的目的是在模型初始化时设置合适的初始参数,以便模型能够更好地学习数据的表示。其中,`glorot` 和 `zeros` 是可能是一些函数或方法,用于执行相应的初始化操作。
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self.mlp = nn.Sequential(*mlp_layer)
`self.mlp = nn.Sequential(*mlp_layer)`是一个使用`nn.Sequential`构建神经网络的例子,其中`*mlp_layer`表示将`mlp_layer`列表中的所有元素作为参数传递给`nn.Sequential`。这里的`*`是Python中的解包操作符,它可以将列表中的元素解包成单独的参数。因此,`nn.Sequential(*mlp_layer)`等价于`nn.Sequential(mlp_layer, mlp_layer, ..., mlp_layer[n])`,其中`n`是`mlp_layer`列表中元素的数量。
在这个例子中,`self.mlp`是一个由多个线性层组成的神经网络,每个线性层的输入和输出维度由`mlp_layer`列表中的元素指定。例如,如果`mlp_layer`列表包含两个元素`[nn.Linear(10, 20), nn.Linear(20, 30)]`,那么`self.mlp`将包含两个线性层,第一个线性层的输入维度为10,输出维度为20,第二个线性层的输入维度为20,输出维度为30。
class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)
这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型,它包含了多个子模块,包括三个不同的分类器:NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。这些分类器都是基于输入特征进行分类的,并且使用不同的方法来实现分类功能。此外,该模型还包含了一个MLP网络,用于将输入特征映射到更高维的特征空间中。该模型的输入特征维度为41,输出类别数为5。