x = torch.zeros(1,30,256,256) weight= torch.ones(60, 1, 3, 3) y = F.conv2d(input=x, weight=weight, bias=None, stride=1, padding=1, groups=30) print(shape(y))这个卷积运算中，一共有30*60个卷积核吗

时间: 2023-09-02 21:07:39 浏览: 94
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对图像进行不同卷积核的运算实现图像的加噪、低通滤波、高通滤波、边缘检测、高斯滤波等

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这个卷积运算中，实际上只有60个卷积核。其中，每个卷积核的大小为 $3\times3$，输入的通道数为1，输出的通道数为30，所以总共有60个卷积核。这里的 groups 参数指定了输入和输出的通道数之间的分组数，因此每组有1个输入通道和30个输出通道。因此，这个卷积运算的输出尺寸为 $(1,30,256,256)$。
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x = torch.zeros(1,60,256,256) weight= torch.ones(60, 1, 3, 3) y = F.conv2d(input=x, weight=weight, bias=None, stride=1, padding=1, groups=60)，计算的棘突过程是怎样的

卷积核weight的shape是(60,1,3,3)，其中60表示卷积核的数量，1表示卷积核的通道数，3x3表示卷积核的大小。F.conv2d函数会将x张量中的每个通道分别与weight中的60个卷积核进行卷积操作，得到60个输出通道。...

这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)

representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional....

x = torch.zeros(1,30,256,256) ，weight= torch.ones(60, 1, 3, 3)，y = F.conv2d(input=x, weight=weight, bias=None, stride=1, padding=1, groups=30),这个操作是将输入的30个通道分为30个组，每个组一个通道，每个通道都进行60个3*3卷积核的卷积计算，然后将30个组相加，得到60个通道的输出

这个操作会将输入张量 x 按照通道数分为 30 个组，每个组有一个通道。接着，对于每个通道，都会使用 60 个 3x3 的卷积核进行卷积操作，即对每个通道进行 60 次卷积操作。最后，将每个通道的卷积结果相加，得到一个...

def forward_Boosting(self, x, weight_mat=None): out = self.gru_features(x) fea = out[0] if self.use_bottleneck: fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :]) fc_out = self.fc(fea_bottleneck).squeeze() else: fc_out = self.fc_out(fea[:, -1, :]).squeeze() out_list_all = out[1] out_list_s, out_list_t = self.get_features(out_list_all) loss_transfer = torch.zeros((1,)).cuda() if weight_mat is None: weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda() else: weight = weight_mat dist_mat = torch.zeros(self.num_layers, self.len_seq).cuda() for i in range(len(out_list_s)): criterion_transder = TransferLoss( loss_type=self.trans_loss, input_dim=out_list_s[i].shape[2]) for j in range(self.len_seq): loss_trans = criterion_transder.compute( out_list_s[i][:, j, :], out_list_t[i][:, j, :]) loss_transfer = loss_transfer + weight[i, j] * loss_trans dist_mat[i, j] = loss_trans return fc_out, loss_transfer, dist_mat, weight

如果weight_mat为None，则初始化权重为(1.0 / self.len_seq) * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)，表示每个时间步的权重都相同。否则，使用传入的weight_mat作为权重值。 接下来，初始化大小为...

逐行解释代码： def forward_Boosting(self, x, weight_mat=None): out = self.gru_features(x) fea = out[0] if self.use_bottleneck: fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :]) fc_out = self.fc(fea_bottleneck).squeeze() else: fc_out = self.fc_out(fea[:, -1, :]).squeeze() out_list_all = out[1] out_list_s, out_list_t = self.get_features(out_list_all) loss_transfer = torch.zeros((1,)).cuda() if weight_mat is None: weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda() else: weight = weight_mat dist_mat = torch.zeros(self.num_layers, self.len_seq).cuda() for i in range(len(out_list_s)): criterion_transder = TransferLoss( loss_type=self.trans_loss, input_dim=out_list_s[i].shape[2]) for j in range(self.len_seq): loss_trans = criterion_transder.compute( out_list_s[i][:, j, :], out_list_t[i][:, j, :]) loss_transfer = loss_transfer + weight[i, j] * loss_trans dist_mat[i, j] = loss_trans return fc_out, loss_transfer, dist_mat, weight

- weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda()：创建一个大小为(self.num_layers, self.len_seq)的张量，每个元素初始化为(1.0 / self.len_seq)，并将其移动到GPU上...

class srmLinear(nn.Linear): def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = False, v_th: float = 1.0, taum: float = 5., taus: float = 3., taug: float = 2.5, weight_norm: bool = True, eps: float = 1e-5) -> None: super().__init__(in_features, out_features, bias) nn.init.orthogonal_(self.weight) self.taum = taum self.taus = taus self.taug = taug self.v_th = v_th self.epsw = None self.epst = None self.e_taum = 1. - 1. / taum self.e_taus = 1. - 1. / taus self.e_taug = 1. - 1. / taug self.linear_func = srmLinearFunc.apply if weight_norm: self.bn_weight = nn.Parameter(torch.ones(out_features)) self.bn_bias = nn.Parameter(torch.zeros(out_features)) else: self.bn_weight = None self.bn_bias = None self.register_buffer('eps', torch.tensor([eps])) def forward(self, inputs: Tensor) -> Tensor: self.batch_reset(inputs) return self.linear_func( inputs, self.weight, self.bn_weight, self.bn_bias, self.eps, self.v_th, self.taum, self.taus, self.e_taug, self.epsw, self.epst ) def batch_reset(self, inputs: Tensor) -> None: if self.epsw is None or self.epsw.shape[0] != inputs.shape[1]: coefficient = self.taum / (self.taum - self.taus) # for i in range(inputs.shape[1]): self.epst = torch.FloatTensor([-self.e_taug ** (1 + i) for i in range(inputs.shape[1])]).to(inputs) self.epsw = torch.FloatTensor( [coefficient * (self.e_taum ** (1 + i) - self.e_taus ** (1 + i)) for i in range(inputs.shape[1])] ).to(inputs)

这是一个基于 PyTorch 实现的自适应脉冲编码神经网络（Adaptive Pulse-Coded Neural Network）中的线性层（Linear Layer）...此外，该代码还实现了权重归一化（Weight Normalization）和 Batch Normalization 等技术。

class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-6, data_format="channels_last"): super(LayerNorm, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(normalized_shape), requires_grad=True) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape), requires_grad=True) self.eps = eps self.data_format = data_format if self.data_format not in ['channels_last', 'channels_first']: raise ValueError(f"not support data format'{self.data_format}'") self.normalized_shape = (normalized_shape,) def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: if self.data_format == 'channels_last': return F.layer_norm(x, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) elif self.data_format == 'channels_first': # [B,C,H,W] mean = x.mean(1, keepdim=True) var = (x - mean).pow(2).mean(1, keepdim=True) x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None] return x

这段代码实现了Layer Normalization（层归一化）的功能...当data_format为'channels_first'时，首先计算输入数据的均值和方差，然后进行归一化操作，并使用参数weight和bias进行缩放和偏移。 最后返回归一化后的结果。

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。...

def __init__(self, dim, eps=1e-05, elementwise_affine=True): super(GlobalLayerNorm, self).__init__() self.dim = dim self.eps = eps self.elementwise_affine = elementwise_affine if self.elementwise_affine: self.weight = nn.Parameter(torch.ones(self.dim, 1)) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(self.dim, 1)) else: self.register_parameter('weight', None) self.register_parameter('bias', None)、

如果elementwise_affine为True，则初始化可学习的参数weight和bias，分别为一个形状为(dim,1)的全1张量和一个形状为(dim,1)的全0张量；否则将weight和bias设置为None。最后通过调用register_parameter方法将weight和...
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cur_goal += Cost*0.5*(torch.sum(torch.square(net[0].weight))+torch.sum(torch.square(net[2].weight))+torch.sum(torch.square(net[0].bias))+torch.sum(torch.square(net[2].bias))).item() print('Global ...

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