TemporalModel( temporal_in_channels, self.receptive_field, input_shape=self.bev_size, start_out_channels=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.START_OUT_CHANNELS, extra_in_channels=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.EXTRA_IN_CHANNELS, n_spatial_layers_between_temporal_layers=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.INBETWEEN_LAYERS, use_pyramid_pooling=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.PYRAMID_POOLING,函数的作用

时间: 2024-04-04 09:33:42 浏览: 57
这段代码是定义了一个 TemporalModel 类，用于处理时间序列数据，其中包含了一些参数，如时间序列输入通道数、感受野、输入形状、起始输出通道数、额外的输入通道数、时间层与空间层之间的层数、是否使用金字塔池化等。这个类的作用是根据输入的时间序列数据，通过一些卷积和池化等操作，提取出时间和空间特征，最终生成一个输出序列。这个类可以用于各种时间序列数据分析任务，例如语音识别、视频分析等。
相关问题

temporal_in_channels, self.receptive_field, input_shape=self.bev_size, start_out_channels=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.START_OUT_CHANNELS, extra_in_channels=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.EXTRA_IN_CHANNELS, n_spatial_layers_between_temporal_layers=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.INBETWEEN_LAYERS, use_pyramid_pooling=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.PYRAMID_POOLING,这些参数都是什么含义？

这些参数是针对一个名为"temporal_model"的模型的配置参数，具体含义如下： - temporal_in_channels：输入到temporal_model的通道数。 - receptive_field：temporal_model中使用的感受野大小。 - input_shape：输入到temporal_model的图像大小。 - start_out_channels：temporal_model中第一个卷积层输出的通道数。 - extra_in_channels：temporal_model中使用的额外输入通道数。 - n_spatial_layers_between_temporal_layers：在temporal_model中，每个temporal层之间的卷积层数量。 - use_pyramid_pooling：是否在temporal_model中使用金字塔池化。

TemporalModel( temporal_in_channels, self.receptive_field, input_shape=self.bev_size,参数是什么含义？

这是一个类的构造函数，它接受以下参数： - `temporal_in_channels`：输入数据的时间通道数。 - `self.receptive_field`：模型的感受野大小。 - `input_shape`：输入数据的形状。 `temporal_in_channels`用于指定输入数据中时间通道的数量，例如，在视频数据中，每个帧可以被视为一个时间通道。`self.receptive_field`表示模型的感受野大小，即模型可以看到的输入数据的大小。`input_shape`指定输入数据的形状，例如，在3D点云数据中，输入数据的形状可以是(x, y, z)。
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class TemporalModel(nn.Module): def __init__( self, in_channels, receptive_field, input_shape, start_out_channels=64, extra_in_channels=0, n_spatial_layers_between_temporal_layers=0, use_pyramid_pooling=True): super().__init__() self.receptive_field = receptive_field n_temporal_layers = receptive_field - 1 h, w = input_shape modules = [] block_in_channels = in_channels block_out_channels = start_out_channels for _ in range(n_temporal_layers): if use_pyramid_pooling: use_pyramid_pooling = True pool_sizes = [(2, h, w)] else: use_pyramid_pooling = False pool_sizes = None temporal = TemporalBlock( block_in_channels, block_out_channels, use_pyramid_pooling=use_pyramid_pooling, pool_sizes=pool_sizes, ) spatial = [ Bottleneck3D(block_out_channels, block_out_channels, kernel_size=(1, 3, 3)) for _ in range(n_spatial_layers_between_temporal_layers) ] temporal_spatial_layers = nn.Sequential(temporal, *spatial) modules.extend(temporal_spatial_layers) block_in_channels = block_out_channels block_out_channels += extra_in_channels self.out_channels = block_in_channels self.model = nn.Sequential(*modules) def forward(self, x): # Reshape input tensor to (batch, C, time, H, W) x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4) x = self.model(x) x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4).contiguous() return x[:, (self.receptive_field - 1):]是如何一步步前向传播的？

最后，我们将输出张量的维度从(batch_size, out_channels, sequence_length, height, width)改变为(batch_size, sequence_length-receptive_field+1, out_channels, height, width)。其中，sequence_length-...

class TemporalBlock(nn.Module): """ Temporal block with the following layers: - 2x3x3, 1x3x3, spatio-temporal pyramid pooling - dropout - skip connection. """ def __init__(self, in_channels, out_channels=None, use_pyramid_pooling=False, pool_sizes=None): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.half_channels = in_channels // 2 self.out_channels = out_channels or self.in_channels self.kernels = [(2, 3, 3), (1, 3, 3)] # Flag for spatio-temporal pyramid pooling self.use_pyramid_pooling = use_pyramid_pooling # 3 convolution paths: 2x3x3, 1x3x3, 1x1x1 self.convolution_paths = [] for kernel_size in self.kernels: self.convolution_paths.append( nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels), CausalConv3d(self.half_channels, self.half_channels, kernel_size=kernel_size), ) ) self.convolution_paths.append(conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels)) self.convolution_paths = nn.ModuleList(self.convolution_paths) agg_in_channels = len(self.convolution_paths) * self.half_channels if self.use_pyramid_pooling: assert pool_sizes is not None, "setting must contain the list of kernel_size, but is None." reduction_channels = self.in_channels // 3 self.pyramid_pooling = PyramidSpatioTemporalPooling(self.in_channels, reduction_channels, pool_sizes) agg_in_channels += len(pool_sizes) * reduction_channels # Feature aggregation self.aggregation = nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(agg_in_channels, self.out_channels),) if self.out_channels != self.in_channels: self.projection = nn.Sequential( nn.Conv3d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, bias=False), nn.BatchNorm3d(self.out_channels), ) else: self.projection = None网络结构是什么？

TemporalBlock 的输入通道数为 in_channels，输出通道数为 out_channels（如果未指定，则默认与输入通道数相同），通过 kernels 参数定义了 3 个卷积核的大小，其中前两个卷积路径使用 2x3x3 和 1x3x3 卷积核，第三...

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

self.input_network_params.append(tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) # 定义一个操作，用于设置 Critic 网络的所有参数 self.set_network_params_op = [] for idx, param in ...

modules = [] block_in_channels = in_channels block_out_channels = start_out_channels for _ in range(n_temporal_layers): if use_pyramid_pooling: use_pyramid_pooling = True pool_sizes = [(2, h, w)] else: use_pyramid_pooling = False pool_sizes = None temporal = TemporalBlock( block_in_channels, block_out_channels, use_pyramid_pooling=use_pyramid_pooling, pool_sizes=pool_sizes, ) spatial = [ Bottleneck3D(block_out_channels, block_out_channels, kernel_size=(1, 3, 3)) for _ in range(n_spatial_layers_between_temporal_layers) ] temporal_spatial_layers = nn.Sequential(temporal, *spatial) modules.extend(temporal_spatial_layers) block_in_channels = block_out_channels block_out_channels += extra_in_channels这个网络是如何传播的

这个网络是一个具有多个时间和空间层的3D卷积神经网络，每个时间层包含一个TemporalBlock，每个时间层之间有多个Bottleneck3D空间层。在每个时间层中，输入的数据通过TemporalBlock进行处理，然后通过多个Bottleneck...

if temporal: relative_pos_bias = self.temporal_position_bias_table[self.t_relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = self.softmax(attn) else: relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0)

这段代码是在实现自注意力机制中的相对位置编码，其中的temporal参数用于判断是否为时间序列数据。如果是时间序列数据，则使用时间相对位置编码表，否则使用空间相对位置编码表。在相对位置编码时，先将相对位置编码...

# temporal block self.receptive_field = self.cfg.TIME_RECEPTIVE_FIELD是什么意思？

这段代码是在一个类中定义的，其中self.cfg是指这个类的配置文件，而self.cfg.TIME_RECEPTIVE_FIELD是指这个配置文件中的一个参数，表示时间块（temporal block）的感受野（receptive field）。感受野是指神经元对...

relative_pos_bias = self.temporal_position_bias_table[self.t_relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = self.softmax(attn)

具体来说，首先根据输入的相对位置坐标（t_relative_coords），从预先计算好的temporal_position_bias_table中取出对应的位置编码，然后将其转换为三维张量，并进行维度变换，使得其能够与注意力矩阵（attn）进行...

temporal = TemporalBlock( block_in_channels, block_out_channels, use_pyramid_pooling=use_pyramid_pooling, pool_sizes=pool_sizes, ) spatial = [ Bottleneck3D(block_out_channels, block_out_channels, kernel_size=(1, 3, 3)) for _ in range(n_spatial_layers_between_temporal_layers) ] temporal_spatial_layers = nn.Sequential(temporal, *spatial) modules.extend(temporal_spatial_layers)的网络结构

1. 一个3D卷积层，使用receptive_field大小的膨胀卷积对时间维进行特征提取。 2. 一个批量归一化层，用于规范化卷积输出的数据分布。 3. 一个ReLU激活函数，用于增加网络的非线性性。 4. 一个可选的金字塔池化层...

def forward(self, x, mask=None, temporal=False): """ Args: x: input features with shape of (num_windows*B, N, C) mask: (0/-inf) mask with shape of (num_windows, Wh*Ww, Wh*Ww) or None """ B_, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple) q = q * self.scale attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) if temporal: relative_pos_bias = self.temporal_position_bias_table[self.t_relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = self.softmax(attn) else: relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) if mask is not None: nW = mask.shape[0] attn = attn.view(B_ // nW, nW, self.num_heads, N, N) + mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0) attn = attn.view(-1, self.num_heads, N, N) attn = self.softmax(attn) else: attn = self.softmax(attn) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) x = self.proj(x) x = self.proj_drop(x) return x

- 如果temporal为True，则说明输入特征是时间序列，并且需要考虑时间维度上的相对位置关系，此时会使用一个临时的位置偏置表（temporal_position_bias_table）来计算注意力矩阵； - 如果temporal为False，则说明输入...

def forward(self, *inputs): (x,) = inputs x_paths = [] for conv in self.convolution_paths: x_paths.append(conv(x)) x_residual = torch.cat(x_paths, dim=1) if self.use_pyramid_pooling: x_pool = self.pyramid_pooling(x) x_residual = torch.cat([x_residual, x_pool], dim=1) x_residual = self.aggregation(x_residual) if self.out_channels != self.in_channels: x = self.projection(x) x = x + x_residual return x网络计算过程

该模块的 forward 方法接收一个输入 x，并通过 3 个卷积路径分别对输入进行卷积，将卷积的结果拼接一个张量 x_residual。...如果输入和输出通道数不同，则通过投影层将输入 x 的通道数调整为 out_channels。

if not self.t_relative: self.temporal_embedding = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.num_Ttokens, embed_dim)) trunc_normal_(self.temporal_embedding, std=.02) self.pos_drop = nn.Dropout(p=drop_rate)

如果 self.t_relative 为 False，则会创建一个形状为 (1, self.num_Ttokens, embed_dim) 的张量作为时间嵌入，并且使用截断正态分布对其进行初始化。接下来，会定义一个 dropout 层 self.pos_drop，其概率为 ...

if use_temporal: self.num_ttokens = num_ttokens self.temporal_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.temporal_position_bias_table, std=.02) t_coords = torch.arange(num_ttokens) t_relative_coords = t_coords[:, None] - t_coords[None, :] t_relative_coords += num_ttokens - 1 t_relative_coords = t_relative_coords.view(-1) self.register_buffer("t_relative_coords", t_relative_coords)

num_ttokens表示时间序列的长度，temporal_position_bias_table是一个形状为(2*num_ttokens-1, num_heads)的可学习参数，用于在self-attention计算中加入时间维度的信息。trunc_normal_用于将temporal_position_bias...

def flops(self): flops = 0 H, W = self.input_resolution T = self.num_frames ## just count the FLOPs of q@k and attn@v # norm1 # flops += self.dim * H * W # W-MSA/SW-MSA nW = H * W / self.window_size / self.window_size if self.t_attn: flops += nW * self.attn.flops(self.window_size * self.window_size, T, temporal=True) flops += nW * self.attn.flops(self.window_size * self.window_size, T, temporal=False) # mlp # flops += 2 * H * W * self.dim * self.dim * self.mlp_ratio # norm2 # flops += self.dim * H * W return flops

这段代码实现了一个计算模型 FLOPs 的方法。FLOPs 是衡量模型计算量的指标，代表模型所需的浮点运算次数。在这个方法中，首先初始化 FLOPs 为0，然后根据输入分辨率、帧数、窗口大小以及是否有时间注意力，计算出...

class Path(object): def __init__(self,path,distancecost,timecost): self.__path = path self.__distancecost = distancecost self.__timecost = timecost #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, dprice, tprice): return Path(self.__path+[node],self.__distancecost + dprice,self.__timecost + tprice) #输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") print(f"最短路径距离(self.__distancecost:.0f)m") print(f"红绿路灯个数（self.__timecost:.0f）个") #获取路径总成本的只读属性 @property def dCost(self): return self.__distancecost @property def tCost(self): return self.__timecost class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') #通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self, graph, path, end, results, distancecostIndex, timecostIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][distancecostIndex][timecostIndex]), end, results, distancecostIndex, timecostIndex) #搜索start到end之间时间或空间最短的路径，并输出 def __searchPath(self, start, end, distancecostIndex, timecostIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start],0,0), end, results,distancecostIndex,timecostIndex) results.sort(key=lambda p: p.distanceCost) results.sort(key=lambda p: p.timeCost) print('The {} shortest path from '.format("spatially" if distancecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") print('The {} shortest path from '.format("spatially" if timecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") results[0].printPath() #调用__searchPath搜索start到end之间的空间最短的路径，并输出 def searchSpatialMinPath(self,start, end): self.__searchPath(start,end,0,0) #调用__searc 优化这个代码

这段代码中可以进行如下优化： 1. 将类属性的命名改为下划线开头的私有属性，避免外部直接修改属性值，可以使用@... def search_temporal_min_path(self, start, end): self.__search_path(start, end, 1, 1)

self.t_attn = t_attn if t_attn: # self.temporal_norm = norm_layer(dim) # self.temporal_attn = Attention(dim=dim, num_ttokens=num_frames, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias) self.T_Adapter = T_Adapter(D_features=dim)

这段代码是一个类的初始化函数，其中包含了一些变量的定义和初始化操作。 - t_attn 是一个 bool 类型的变量，表示是否使用时间注意...- self.temporal_norm 是一个归一化层，用于对时间轴上的特征进行归一化操作。

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