conv1_more = [conv_block(hidden_chn, hidden_chn) for _ in range(block_num - 1)]

时间: 2024-05-21 18:18:41 浏览: 130
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arc_conv-master_sourcecode_PURE_game_arc_conv.exe_arc_conv_

star5星 · 资源好评率100%
这行代码的作用是创建一个由多个卷积块组成的列表。具体来说，它使用了列表推导式，将一个名为`conv_block`的函数应用到`block_num - 1`次，生成一个包含多个卷积块的列表`conv1_more`。每个卷积块都有`hidden_chn`个隐藏通道。值得注意的是，这行代码只创建了一个列表，而没有对其进行任何操作。
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Conv-1-2.rar_convolutionnel code

在标题"Conv-1-2.rar_convolutionnel code"中，“Conv-1-2”可能指的是该卷积码的码率为1/2，表示每两个输入信息位产生一个编码位。 卷积码的核心在于它的编码器，通常由一系列有限状态机（Finite State Machine, ...

self.conv1_gates = nn.Conv2d

self.conv1_gates = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True) 其中，in_channels 表示输入数据的通道数，这里为 3，因为是 RGB 彩色图片；out_channels...

conv_layer = layers.Conv1D

layers.Conv1D是TensorFlow中的一个函数，用于创建一维卷积层。这个函数可以接受一个输入张量和一些参数，然后返回一个经过卷积操作后的输出张量。在使用layers.Conv1D时，你需要注意以下几点： - 输入张量的维度...

if squeeze_excitation: conv_block = WithSE(conv_block)是什么意思

如果 squeeze_excitation 为 True，则会创建一个名为 conv_block 的新的卷积块（conv_block）。这个新的卷积块是在原有的 conv_block 基础上添加了 Squeeze-and-Excitation 模块。 Squeeze-and-Excitation ...

conv_args = dict( conv_block=conv_block, bn=batch_norm, padding_mode=padding_mode )是什么意思

- conv_block：代表卷积块的类型，通常是一个包含了卷积操作的类或函数。 - bn：代表批归一化层的类型，通常是一个包含了批归一化操作的类或函数。 - padding_mode：代表填充模式，用于确定在卷积操作中如何...

self.features = nn.Sequential(conv1, *conv1_more)

在这里，conv1 是第一层卷积层，conv1_more 是一个包含多个卷积层的元组。*conv1_more 是将元组中所有的卷积层解包并作为单独的参数传递给 nn.Sequential() 函数，从而将它们添加到神经网络模型中。 值得...

基于300条数据用CNN多分类预测时，训练精度特别差，代码如下class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2_1 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_1 = nn.ReLU() self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_2 = nn.ReLU() self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_1 = nn.ReLU() self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_2 = nn.ReLU() self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5) self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5,512) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(512,141) ，具体如何修改代码

x = x.view(-1, 512*5*5) x = self.dropout1(x) x = self.fc1(x) x = self.relu6(x) x = self.dropout2(x) x = self.fc2(x) return x 在训练时，可以使用如下代码来进行数据增强： trainset = ...

class AttU_Net(nn.Module): def __init__(self, img_ch=3, output_ch=1): super(AttU_Net, self).__init__() self.Maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.Conv1 = conv_block(ch_in=img_ch, ch_out=64) self.Conv2 = conv_block(ch_in=64, ch_out=128) self.Conv3 = conv_block(ch_in=128, ch_out=256) self.Conv4 = conv_block(ch_in=256, ch_out=512) self.Conv5 = conv_block(ch_in=512, ch_out=1024) self.Up5 = up_conv(ch_in=1024, ch_out=512) self.Att5 = Attention_block(F_g=512, F_l=512, F_int=256) self.Up_conv5 = conv_block(ch_in=1024, ch_out=512) self.Up4 = up_conv(ch_in=512, ch_out=256) self.Att4 = Attention_block(F_g=256, F_l=256, F_int=128) self.Up_conv4 = conv_block(ch_in=512, ch_out=256) self.Up3 = up_conv(ch_in=256, ch_out=128) self.Att3 = Attention_block(F_g=128, F_l=128, F_int=64) self.Up_conv3 = conv_block(ch_in=256, ch_out=128) self.Up2 = up_conv(ch_in=128, ch_out=64) self.Att2 = Attention_block(F_g=64, F_l=64, F_int=32) self.Up_conv2 = conv_block(ch_in=128, ch_out=64) self.Conv_1x1 = nn.Conv2d(64, output_ch, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.sigmoid = nn.Sigmoid()

接下来，通过conv_block函数定义了五个卷积块（self.Conv1到self.Conv5），每个卷积块包含一个卷积层和批归一化层。 然后，定义了四个上采样操作（self.Up5到self.Up2），每个上采样操作包含一个上采样层和一个卷积...

def model(self): num_classes = self.config.get("CNN_training_rule", "num_classes") seq_length = self.config.get("CNN_training_rule", "seq_length") conv1_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_num_filters") conv1_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_kernel_size") conv2_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_num_filters") conv2_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_kernel_size") hidden_dim = self.config.get("CNN_training_rule", "hidden_dim") dropout_keep_prob = self.config.get("CNN_training_rule", "dropout_keep_prob") model_input = keras.layers.Input((seq_length,1), dtype='float64') # conv1形状[batch_size, seq_length, conv1_num_filters] conv_1 = keras.layers.Conv1D(conv1_num_filters, conv1_kernel_size, padding="SAME")(model_input) conv_2 = keras.layers.Conv1D(conv2_num_filters, conv2_kernel_size, padding="SAME")(conv_1) max_poolinged = keras.layers.GlobalMaxPool1D()(conv_2) full_connect = keras.layers.Dense(hidden_dim)(max_poolinged) droped = keras.layers.Dropout(dropout_keep_prob)(full_connect) relued = keras.layers.ReLU()(droped) model_output = keras.layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(relued) model = keras.models.Model(inputs=model_input, outputs=model_output) # model.compile(loss="categorical_crossentropy", # optimizer="adam", # metrics=["accuracy"]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) print(model.summary()) return model给这段代码每行加上注释

conv_1 = keras.layers.Conv1D(conv1_num_filters, conv1_kernel_size, padding="SAME")(model_input) # 第二层卷积 conv_2 = keras.layers.Conv1D(conv2_num_filters, conv2_kernel_size, padding="SAME")(conv...

for i in range(num_convs): if i == 0: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=None) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=True ) else: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=activation) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=False ) self.transforms.append(trans) self.convs.append(conv) in_channels = conv.out_channels

这段代码是一个类的初始化方法，其中包含了一个多层的DenseEdgeConv神经网络模型。代码中的循环语句用来构建多层DenseEdgeConv模块，每一层都由一个FCLayer（全连接层）和一个DenseEdgeConv模块组成。...

causal_conv1d_cuda 在那儿导入

causal_conv1d_cuda通常是在使用PyTorch库并且想要利用CUDA加速一维因果卷积操作时引入的。这个函数或者模块可能存在于一些特定的深度学习库或者自定义的卷积层实现中，比如torch.nn.functional下的causal_conv...

self.transforms = ModuleList() self.convs = ModuleList() for i in range(num_convs): if i == 0: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=None) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=True ) else: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=activation) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=False ) self.transforms.append(trans) self.convs.append(conv) in_channels = conv.out_channels

然后通过for循环，依次创建num_convs个层。当i为0时，创建的是一个FCLayer和一个DenseEdgeConv，其中FCLayer是全连接层，DenseEdgeConv是基于边缘卷积的网络层。当i不为0时，创建的是一个带激活函数的FCLayer和一个...

style_layers_default = ['conv_'+str(i) for i in range(1,6)]

style_layers_default = ['conv_'+str(i) for i in range(1,6)]是一种Python代码，用于生成一个字符串列表，其中包含了VGG网络中前5个卷积层的名称，即'conv_1', 'conv_2', 'conv_3', 'conv_4', 'conv_5'。...

class FeatureExtractor(keras.Model): def __init__(self, filters): super(FeatureExtractor, self).__init__() self.conv0_1 = conv2d_bn_act(2 * filters, 5, 2, 'same', 1, True) self.conv0_2 = conv2d_bn_act(2 * filters, 5, 2, 'same', 1, True) self.conv0_3 = make_res_blocks(2 * filters, 1, 6) self.conv1_1 = conv2d_bn_act(2 * filters, 3, 1, 'same', 1, True) self.conv1_2 = make_res_blocks(2 * filters, 1, 4) self.conv1_3 = conv2d(filters, 3, 1, 'same', 1, False) self.conv2_1 = conv2d_bn_act(2 * filters, 3, 2, 'same', 1, True) self.conv2_2 = make_res_blocks(2 * filters, 1, 4) self.conv2_3 = conv2d(filters, 3, 1, 'same', 1, False)

这是一个继承自keras.Model的神经网络模型类FeatureExtractor，用于从输入图像中提取特征。...conv2d函数用于创建一个卷积层，conv2d_bn_act函数用于创建一个卷积层、一个批量归一化层和一个激活函数。

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=32, stride=8, padding=12) self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.BN = nn.BatchNorm1d(num_features=64) self.conv3_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=8, stride=1) self.fc = nn.Linear(in_features=256 * 3, out_features=4) ##这里的256*3是计算出来的 self.softmax = nn.Softmax()，解释各部分的作用和参数选择

在初始化函数中，它定义了多个一维卷积层(nn.Conv1d)、最大池化层(nn.MaxPool1d)、BN层(nn.BatchNorm1d)和全连接层(nn.Linear)。这些层用于构建神经网络模型。其中，卷积层、池化层和BN层用于特征提取，全连接层用于...

self.conv7_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)的意思

这段代码是一个神经网络中的卷积层和最大池化层的定义，其中in_channels、out_channels、kernel_size、stride和padding分别表示输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步长和填充大小。这段代码是一种对音频数据进行...

class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation): super(GraphSAGE, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean') self.convs = nn.ModuleList() for i in range(num_layers - 2): self.convs.append(SAGEConv(hidden_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean')) self.conv_last = SAGEConv(hidden_feats, out_feats, aggregator_type='mean') self.activation = activation def forward(self, blocks, x): h = x for i, block in enumerate(blocks): h_dst = h[:block.number_of_dst_nodes()] h = self.convs[i](block, (h, h_dst)) if i != self.num_layers - 2: h = self.activation(h) h = self.conv_last(blocks[-1], (h, h_dst)) return h改写一下，让它适用于异质图

for i in range(num_layers - 2): self.convs.append(SAGEConv(hidden_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean')) self.conv_last = SAGEConv(hidden_feats, out_feats, aggregator_type='mean') self....

x = image for block_id, (layer_num, chan_num, pool) in enumerate(zip(layers_per_block, out_chan_list, pool_list), 1): for layer_id in range(layer_num): x = ops.conv_relu(x, 'conv%d_%d' % (block_id, layer_id+1), kernel_size=3, stride=1, out_chan=chan_num, trainable=train) if pool: x = ops.max_pool(x, 'pool%d' % block_id) x = ops.conv_relu(x, 'conv5_1', kernel_size=3, stride=1, out_chan=512, trainable=train) encoding = ops.conv_relu(x, 'conv5_2', kernel_size=3, stride=1, out_chan=128, trainable=train)详细注释

2. for block_id, (layer_num, chan_num, pool) in enumerate(zip(layers_per_block, out_chan_list, pool_list), 1): 这行代码使用 enumerate 函数将 layers_per_block、out_chan_list 和 pool_list 三个列表中的...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依