adding = 3 if kernel_size == 7 else 1
时间: 2024-05-27 08:14:06 浏览: 12
This line of code is a conditional expression that adds 3 to a variable called "adding" if the variable "kernel_size" is equal to 7. Otherwise, it adds 1 to the "adding" variable.
For example, if the value of "kernel_size" is 7, then "adding" will be increased by 3. If the value of "kernel_size" is any other number, then "adding" will be increased by 1.
相关问题
f = Conv1D(filters = N, kernel_size = 1, adding = 'same')(x)
这是一个使用 Keras 搭建卷积神经网络的代码片段。其中:
- Conv1D 是 Keras 中的一维卷积层,用于处理具有时序数据的卷积运算;
- filters = N 指定了卷积核的数量,N 是一个整数;
- kernel_size = 1 指定了卷积核的尺寸,这里是 1;
- adding = 'same' 表示使用“相同”填充方式进行卷积运算,即输出特征图的尺寸与输入特征图相同。
在这段代码中,x 是输入的特征图。该卷积层会对 x 进行一维卷积运算,生成一个输出特征图 f。输出特征图的尺寸取决于输入特征图的尺寸、卷积核的数量和尺寸以及填充方式。
def self_attention(x, NUM_FILTER=32): N = int(NUM_FILTER / 8) f = Conv1D(filters = N, kernel_size = 1, adding = 'same')(x) g = Conv1D(filters = N, kernel_size = 1, padding = 'same')(x) h = Conv1D(filters = NUM_FILTER, kernel_size = 1, padding = 'same')(x) f_trans = Permute([2, 1])(f) energy = Lambda(lambda x: K.batch_dot(x[0], x[1]))([g, f_trans]) attention = Activation('softmax')(energy) out = Lambda(lambda x: K.batch_dot(x[0], x[1]))([attention, h]) # out = Conv1D(filters = NUM_FILTER, kernel_size = 1, padding = 'same')(out) out = Combination()([out, x]) return out
这段代码是一个实现自注意力机制的函数`self_attention`,函数接受一个`x`作为输入,以及一个可选的参数`NUM_FILTER`,默认为32。函数的作用是对输入`x`进行一维卷积操作,并在卷积后的特征表示上引入自注意力机制,从而提取输入特征的关键信息。
具体来说,`self_attention`函数的实现包括以下几个步骤:
1. 将`NUM_FILTER`除以8得到一个整数`N`。
2. 使用Keras的Conv1D函数对输入变量`x`进行三次一维卷积操作,得到三个特征表示矩阵,分别为`f`、`g`和`h`。
3. 将`f`矩阵进行转置,得到一个新的矩阵`f_trans`。
4. 使用Lambda函数和Keras的batch_dot函数计算`g`矩阵和`f_trans`矩阵的乘积,得到一个注意力能量矩阵`energy`。
5. 使用Activation函数和softmax激活函数将`energy`矩阵进行归一化,得到注意力权重矩阵`attention`。
6. 使用Lambda函数和Keras的batch_dot函数计算`attention`矩阵和`h`矩阵的加权和,得到最终的特征表示矩阵`out`。
7. 使用Combination层将`out`矩阵和输入变量`x`进行加权相加,得到最终的输出特征表示。
需要注意的是,这段代码中的具体实现可能与不同的上下文和应用场景有关,因此需要结合具体的代码和文档进行理解和使用。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)