python k.transpose(-2, -1)

时间: 2024-03-29 15:38:25 浏览: 165
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PyPI 官网下载 | text-transpose-1.0.0.tar.gz

在Python中，k.transpose(-2, -1)表示将张量k的倒数第二维和倒数第一维进行转置操作。具体来说，假设张量k的形状为(batch_size, seq_length, hidden_size)，则k.transpose(-2, -1)的结果是一个形状为(batch_size, hidden_size, seq_length)的张量，其中原张量的第二维(seq_length)变成了结果张量的第三维，原张量的第三维(hidden_size)变成了结果张量的第二维。这个操作在Transformer中用于将注意力分数矩阵转置，使得矩阵中的行和列分别对应于query和key的向量，方便进行后续的矩阵乘法计算。
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music.transpose:实现音符快速移调的JavaScript工具

从文件名称"music.transpose-master"可以得知，这个模块被托管在一个版本控制系统中，并且使用的是Git。文件夹名中的"-master"通常表示这是项目的主分支或主版本，意味着在这里可以找到最新的稳定代码。 在深入了解...

python q @ k.transpose(-2, -1)

result = q @ k.transpose(-2, -1) # 执行矩阵乘法和维度交换 print(result) # 输出结果 请确保你的代码中的q和k是合适的数组或矩阵，并且符合矩阵乘法和维度交换的规则。如果你有其他问题，请随时提问。

att = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0 / math.sqrt(k.size(-1))) 中@的含义

具体而言，"q" 和 "k" 是两个张量，而 "@ k.transpose(-2, -1)" 则表示将 "k" 张量转置后与 "q" 张量进行矩阵相乘。 矩阵乘法是一种线性代数运算，它将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。在此代码中，通过将 "k" 张量...

similary = tf.matmul(Q_, tf.transpose(K_, [0, 2, 1])) # [64*6,10,10] tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: transpose expects a vector of size 4. But input(1) is a vector of size 3

在你的情况下，输入的张量形状是 (64*6, 10, 10)，但是在对 K_ 张量进行转置时，你使用了 [0, 2, 1] 作为参数，这意味着你希望将张量的第一维和第二维交换位置，但是你没有指定第三维的位置，所以出现了这个...

将下列代码改为适合tensorflow2.0和keras2.0版本以上的代码def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x 5qw h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden contractive = lam * K.sum(dh2 * K.sum(W2, axis=1), axis=1) return mse + contractive

contractive = lam * tf.reduce_sum(tf.square(dh) * tf.reduce_sum(tf.square(W), axis=1), axis=1) return mse + contractive return loss 需要注意的是，TensorFlow 2.0默认使用Eager Execution，因此...

翻译一段python代码 import torch class KalmanFilter: def __init__(self, F, H, Q, R, x0, P0): self.F = F self.H = H self.Q = Q self.R = R self.x = x0 self.P = P0 def predict(self): self.x = torch.matmul(self.F, self.x) self.P = torch.matmul(torch.matmul(self.F, self.P), torch.transpose(self.F, 0, 1)) + self.Q def update(self, z): y = z - torch.matmul(self.H, self.x) S = torch.matmul(torch.matmul(self.H, self.P), torch.transpose(self.H, 0, 1)) + self.R K = torch.matmul(torch.matmul(self.P, torch.transpose(self.H, 0, 1)), torch.inverse(S)) self.x = self.x + torch.matmul(K, y) self.P = torch.matmul(torch.eye(self.F.shape[0]) - torch.matmul(K, self.H), self.P)

这段 Python 代码定义了一个卡尔曼滤波器（KalmanFilter）类，包含了初始化函数 __init__，以及预测函数 predict 和更新函数 update。 在 __init__ 函数中，传入了 F、H、Q、R、x0 和 P0 作为参数，分别表示状态...

将谢列代码改为适合tensorflow2.0版本的keras代码def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x 5qw h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1) return mse + contractive

contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1) return mse + contractive return loss 使用方式： python model.compile(optimizer='adam', loss=contractive_loss(model)) ...

# In[]收缩损失函数 # def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): # mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) # W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden # W = K.transpose(W) # N_hidden x N # h = model.get_layer('encoded').output # dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden # contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1) # return mse + contractive将这段代码修改为适合tensorflow最高版本的形式

可以将这段代码修改为适合...需要注意的是，TensorFlow的函数名和用法与Keras略有不同，例如K.mean改为tf.reduce_mean，K.square改为tf.square，K.variable改为直接从model.get_layer获取权重等。

def gradAscent(dataMatIn, classLabels): dataMatrix=np.mat(dataMatIn) labelMat=np.mat(classLabels).transpose() m,n=np.shape(dataMatrix) alpha=0.001 maxcycles=500 weights=np.ones((n,1)) for k in range(maxcycles): h=sigmoid(dataMatrix*weights) error=labelMat-h weights=weights+alpha*dataMatrix.transpose()*error return weights改为梯度下降算法怎么改？

2. 将第 7 行的 weights 初始化为零向量，即 weights=np.zeros((n,1))。 3. 将第 9 行的 h=sigmoid(dataMatrix*weights) 改为 h=dataMatrix*weights，因为在梯度下降中，不需要对 h 进行 sigmoid 计算。 4. 将第 ...

def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): # Load the raw CIFAR-10 data cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) # Subsample the data mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] # 标准化数据，求样本均值，然后 样本 - 样本均值，作用：使样本数据更收敛一些，便于后续处理 # Normalize the data: subtract the mean image # 如果2维空间 m*n np.mean()后 => 1*n # 对于4维空间 m*n*k*j np.mean()后 => 1*n*k*j mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image # 把通道channel 提前 # Transpose so that channels come first X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() # Package data into a dictionary return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }

这是一个加载 CIFAR-10 数据集并进行预处理的函数。其中，num_training、num_validation 和 num_test 分别表示训练集、验证集和测试集的样本数。函数首先通过 load_CIFAR10 函数加载原始的 CIFAR-10 数据集，然后...

def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }这是一个加载cifar10数据集的函数，如何修改使其能加载mnist数据集，不使用使用 TensorFlow

X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind='t10k') mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train =...

import pickle import numpy as np import os # from scipy.misc import imread def load_CIFAR_batch(filename): with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f, encoding='bytes') X = datadict[b'data'] Y = datadict[b'labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y def load_CIFAR10(ROOT): xs = [] ys = [] for b in range(1, 2): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b,)) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) ys.append(Y) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) del X, Y Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch')) return Xtr, Ytr, Xte, Yte def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, } def load_models(models_dir): models = {} for model_file in os.listdir(models_dir): with open(os.path.join(models_dir, model_file), 'rb') as f: try: models[model_file] = pickle.load(f)['model'] except pickle.UnpicklingError: continue return models这是一个加载cifar10数据集的函数，如何修改使其能加载mnist数据集，不使用TensorFlow

labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np....

使用C++ eigen库翻译以下python代码import pandas as pd import numpy as np import time import random def main(): eigen_list = [] data = [[1,2,4,7,6,3],[3,20,1,2,5,4],[2,0,1,5,8,6],[5,3,3,6,3,2],[6,0,5,2,19,3],[5,2,4,9,6,3]] g_csi_corr = np.cov(data, rowvar=True) #print(g_csi_corr) eigenvalue, featurevector = np.linalg.eigh(g_csi_corr) print("eigenvalue:",eigenvalue) eigen_list.append(max(eigenvalue)) #以下代码验证求解csi阈值 eigen_list.append(1.22) eigen_list.append(-54.21) eigen_list.append(8.44) eigen_list.append(-27.83) eigen_list.append(33.12) #eigen_list.append(40.29) print(eigen_list) eigen_a1 = np.array(eigen_list) num1 = len(eigen_list) eigen_a2 = eigen_a1.reshape((-1, num1)) eigen_a3 = np.std(eigen_a2, axis=0) eigen_a4 = eigen_a3.tolist() k = (0.016 - 0.014) / (max(eigen_a4) - min(eigen_a4)) eigen_a5 = [0.014 + k * (i - min(eigen_a4)) for i in eigen_a4] tri_threshold = np.mean(eigen_a5)

VectorXd eigen_a4 = (eigen_a2 - eigen_a3.replicate(num1, 1)).array().abs().rowwise().mean().transpose(); double k = 0.002 / (eigen_a4.maxCoeff() - eigen_a4.minCoeff()); VectorXd eigen_a5 = 0.014 + ...

python的transpose(2, 0, 1) 转成c++

在Python中，transpose(2, 0, 1)是一个numpy数组的方法，用于对数组的维度进行重新排列。具体而言，transpose函数将原数组中的第1维度变为新数组的第3维度，第2维度变为第1维度，第3维度变为第2维度。 要在C语言中...

将以下Python代码转化为MATLAB代码并在每行上 标明注释： # -- coding: utf-8 -- from keras.models import Model from keras.layers import Conv2D, UpSampling2D, Input, concatenate, MaxPooling2D from keras.optimizers import Adam import numpy as np #from keras import backend as K #import matplotlib.pyplot as plt #import scipy.io as sio import h5py matfn='train_random_1000.mat' #with h5py.File(matfn, 'r') as f: # f.keys() # matlabdata.mat 中的变量名 data = h5py.File(matfn) W_train = data['w'].value X_train = data['L_vel'].value Y_train = data['H_vel'].value W_train = W_train.transpose((0,2,1)) X_train = X_train.transpose((0,2,1)) Y_train = Y_train.transpose((0,2,1)) W_train = W_train.reshape(1000, 800, 800, 1) X_train = X_train.reshape(1000, 100, 100, 1) Y_train = Y_train.reshape(1000, 800, 800, 1) inputs = Input(shape=(100,100,1)) w_inputs = Input(shape=(800,800,1)) upSam = UpSampling2D(size = (8,8))(inputs) up = concatenate([upSam, w_inputs], axis=3) conv1 = Conv2D(filters = 8,kernel_size=(3,3), activation = 'relu', padding = 'Same')(up) conv1 = Conv2D(filters = 8,kernel_size=(3,3), activation = 'relu', padding = 'Same')(conv1) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv1) conv2 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(pool1) conv2 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv2) pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv2) conv3 = Conv2D(32, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(pool2) conv3 = Conv2D(32, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv3) up4 = concatenate([UpSampling2D(size=(2,2))(conv3), conv2], axis=3) conv4 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(up4) conv4 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv4) up5 = concatenate([UpSampling2D(size=(2,2))(conv4), conv1], axis=3) conv5 = Conv2D(8, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(up5) conv5 = Conv2D(8, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv5) conv6 = Conv2D(4, (3,3), padding='same')(conv5) conv7 = Conv2D(2,(3,3),padding = 'same')(conv6) conv8 = Conv2D(1,(3,3),padding = 'same')(conv7) model1 = Model(inputs=[inputs,w_inputs], outputs=[conv8]) optimizer = Adam(lr = 0.001, decay=0.0) model1.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer) model1.fit([X_train, W_train],Y_train,batch_size=10,epochs=30,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2) # #result = model1.predict([X_train, W_train],batch_size=1) #resultfile = 'result1.mat' #sio.savemat(resultfile, {'result':result}) model_json = model1.to_json() with open("HRRM_model1.json", "w") as json_file: json_file.write(model_json) # serialize weights to HDF5 model1.save_weights("HRRM_model1.h5") print("Saved model to disk")

Python代码：x = 2 y = 3 z = x + yMATLAB代码：x = 2; % 定义变量 x y = 3; % 定义变量 y z = x + y; % 将 x 和 y 相加，将结果赋值给 z

###function approximation f(x)=sin(x) ###2018.08.14 ###激活函数用的是sigmoid import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-3, 3, 600) # print(x) # print(x[1]) x_size = x.size y = np.zeros((x_size, 1)) # print(y.size) for i in range(x_size): y[i] = math.sin(2*math.pi*0.4*x[i])+ math.sin(2*math.pi*0.1*x[i]) + math.sin(2*math.pi*0.9*x[i]) # print(y) hidesize = 10 W1 = np.random.random((hidesize, 1)) # 输入层与隐层之间的权重 B1 = np.random.random((hidesize, 1)) # 隐含层神经元的阈值 W2 = np.random.random((1, hidesize)) # 隐含层与输出层之间的权重 B2 = np.random.random((1, 1)) # 输出层神经元的阈值 threshold = 0.005 max_steps = 1001 def sigmoid(x_): y_ = 1 / (1 + math.exp(-x_)) return y_ E = np.zeros((max_steps, 1)) # 误差随迭代次数的变化 Y = np.zeros((x_size, 1)) # 模型的输出结果 for k in range(max_steps): temp = 0 for i in range(x_size): hide_in = np.dot(x[i], W1) - B1 # 隐含层输入数据 # print(x[i]) hide_out = np.zeros((hidesize, 1)) # 隐含层的输出数据 for j in range(hidesize): # print("第{}个的值是{}".format(j,hide_in[j])) # print(j,sigmoid(j)) hide_out[j] = sigmoid(hide_in[j]) # print("第{}个的值是{}".format(j, hide_out[j])) # print(hide_out[3]) y_out = np.dot(W2, hide_out) - B2 # 模型输出 # print(y_out) Y[i] = y_out # print(i,Y[i]) e = y_out - y[i] # 模型输出减去实际结果。得出误差 ##反馈，修改参数 dB2 = -1 * threshold * e dW2 = e * threshold * np.transpose(hide_out) dB1 = np.zeros((hidesize, 1)) for j in range(hidesize): dB1[j] = np.dot(np.dot(W2[0][j], sigmoid(hide_in[j])), (1 - sigmoid(hide_in[j])) * (-1) * e * threshold) dW1 = np.zeros((hidesize, 1)) for j in range(hidesize): dW1[j] = np.dot(np.dot(W2[0][j], sigmoid(hide_in[j])), (1 - sigmoid(hide_in[j])) * x[i] * e * threshold) W1 = W1 - dW1 B1 = B1 - dB1 W2 = W2 - dW2 B2 = B2 - dB2 temp = temp + abs(e) E[k] = temp if k % 100 == 0: print(k) plt.figure() plt.plot(x, Y) plt.plot(x, Y, color='red', linestyle='--') plt.show()这个程序如何每迭代100次就输出一次图片

dW2 = e * threshold * np.transpose(hide_out) dB1 = np.zeros((hidesize, 1)) for j in range(hidesize): dB1[j] = np.dot(np.dot(W2[0][j], sigmoid(hide_in[j])), (1 - sigmoid(hide_in[j])) * (-1) * e * ...

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中，如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中，我该如何在forward函数中计算并得到它，再传入SA_modules中，你可以给我详细的代码吗？

pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud)...

class ResidualBlock(nn.Module): def init(self, in_channels, out_channels, dilation): super(ResidualBlock, self).init() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU() ) self.attention = nn.Sequential( nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.Sigmoid() ) self.downsample = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) if in_channels != out_channels else None def forward(self, x): residual = x out = self.conv(x) attention = self.attention(out) out = out * attention if self.downsample: residual = self.downsample(residual) out += residual return out class VMD_TCN(nn.Module): def init(self, input_size, output_size, n_k=1, num_channels=16, dropout=0.2): super(VMD_TCN, self).init() self.input_size = input_size self.nk = n_k if isinstance(num_channels, int): num_channels = [num_channels*(2**i) for i in range(4)] self.layers = nn.ModuleList() self.layers.append(nn.utils.weight_norm(nn.Conv1d(input_size, num_channels[0], kernel_size=1))) for i in range(len(num_channels)): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_channels[i-1] if i > 0 else num_channels[0] out_channels = num_channels[i] self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) self.pool = nn.AdaptiveMaxPool1d(1) self.fc = nn.Linear(num_channels[-1], output_size) self.w = nn.Sequential(nn.Conv1d(num_channels[-1], num_channels[-1], kernel_size=1), nn.Sigmoid()) # 特征融合 门控系统 # self.fc1 = nn.Linear(output_size * (n_k + 1), output_size) # 全部融合 self.fc1 = nn.Linear(output_size * 2, output_size) # 只选择其中两个融合 self.dropout = nn.Dropout(dropout) # self.weight_fc = nn.Linear(num_channels[-1] * (n_k + 1), n_k + 1) # 置信度系数，对各个结果加权平均 软投票思路 def vmd(self, x): x_imfs = [] signal = np.array(x).flatten() # flatten()必须加上 否则最后一个batch报错size不匹配！ u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha=512, tau=0, K=self.nk, DC=0, init=1, tol=1e-7) for i in range(u.shape[0]): imf = torch.tensor(u[i], dtype=torch.float32) imf = imf.reshape(-1, 1, self.input_size) x_imfs.append(imf) x_imfs.append(x) return x_imfs def forward(self, x): x_imfs = self.vmd(x) total_out = [] # for data in x_imfs: for data in [x_imfs[0], x_imfs[-1]]: out = data.transpose(1, 2) for layer in self.layers: out = layer(out) out = self.pool(out) # torch.Size([96, 56, 1]) w = self.w(out) out = w * out # torch.Size([96, 56, 1]) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) total_out.append(out) total_out = torch.cat(total_out, dim=1) # 考虑w1total_out[0]+ w2total_out[1],在第一维，权重相加得到最终结果，不用cat total_out = self.dropout(total_out) output = self.fc1(total_out) return output优化代码

2. 在ResidualBlock类中，应该将init()改为__init__()，这是Python中的一个特殊方法，用于初始化类的实例变量。 3. 对于VMD_TCN类中的layers部分，可以使用一个for循环来代替多次重复的代码。例如： for i in ...

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