Show, and Tell 代码实现

Show, Attend and Tell (SAT) 是一种基于深度学习的图像描述生成模型，它使用卷积神经网络来提取图像的特征，并使用循环神经网络来生成描述语句。

以下是SAT的代码实现，使用PyTorch框架：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from torch.autograd import Variable

# 定义预处理，将图像转换为模型需要的格式
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(224),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 定义模型
class EncoderCNN(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size):
        super(EncoderCNN, self).__init__()
        # 加载预训练的ResNet-152模型
        resnet = models.resnet152(pretrained=True)
        # 去掉最后一层全连接层
        modules = list(resnet.children())[:-1]
        self.resnet = nn.Sequential(*modules)
        # 添加全连接层，将ResNet的输出转换为指定大小的向量
        self.fc = nn.Linear(resnet.fc.in_features, embed_size)
        self.init_weights()

    def init_weights(self):
        # 初始化全连接层的权重
        self.fc.weight.data.normal_(0.0, 0.02)
        self.fc.bias.data.fill_(0)

    def forward(self, images):
        # 提取图像的特征
        features = self.resnet(images)
        features = Variable(features.data)
        features = features.view(features.size(0), -1)
        # 将特征向量转换为指定大小的向量
        features = self.fc(features)
        return features

class DecoderRNN(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, hidden_size, vocab_size, num_layers):
        super(DecoderRNN, self).__init__()
        self.embed = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
        self.lstm = nn.LSTM(embed_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)
        self.init_weights()

    def init_weights(self):
        # 初始化Embedding层和全连接层的权重
        self.embed.weight.data.uniform_(-0.1, 0.1)
        self.linear.weight.data.normal_(0.0, 0.02)
        self.linear.bias.data.fill_(0)

    def forward(self, features, captions, lengths):
        # 将输入的句子转换为词向量
        embeddings = self.embed(captions)
        # 将图像的特征向量和词向量拼接在一起作为输入
        inputs = torch.cat((features.unsqueeze(1), embeddings), 1)
        # 对输入进行打包，加速训练过程
        packed = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(inputs, lengths, batch_first=True)
        # 通过LSTM进行编码
        hiddens, _ = self.lstm(packed)
        # 对LSTM的输出进行解码
        outputs = self.linear(hiddens[0])
        return outputs

    def sample(self, features, states=None):
        # 生成图像的描述
        sampled_ids = []
        inputs = features.unsqueeze(1)
        for i in range(20):  # 最长的描述句子长度为20
            hiddens, states = self.lstm(inputs, states)
            outputs = self.linear(hiddens.squeeze(1))
            _, predicted = outputs.max(1)
            sampled_ids.append(predicted)
            inputs = self.embed(predicted)
            inputs = inputs.unsqueeze(1)
        # 将生成的描述转换为单词
        sampled_ids = torch.cat(sampled_ids, 0)
        return sampled_ids.squeeze()

这个代码实现分为两个部分，一个是EncoderCNN，一个是DecoderRNN。EncoderCNN使用预训练的ResNet-152模型提取图像的特征，然后将特征向量转换为指定大小的向量。DecoderRNN使用LSTM将图像的特征向量和描述语句的词向量拼接在一起进行编码，然后再进行解码生成描述语句。同时，DecoderRNN还实现了一个sample方法，可以在生成描述语句时进行使用。