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 19:33:42 浏览: 13
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

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)。

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。

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功能磁共振成像中的时间簇分析法，通过这种方法我们可以得到大脑激活的时间信息。
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SQL-Server.zip_temporal database_对象数据库_数据库_数据库 数据_时态数据库

里面包含对象数据库技术、时态数据库、实时数据库、主动数据库、WEB数据库、移动数据库、数据仓库、协同数据库、多媒体数据库技术、知识库系统、空间数据库等详细资料。

# 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...

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 ...

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...

此类型的变量不支持使用点进行索引。 出错 CheapTrick (第 43 行) temporal_positions = source_object.temporal_positions;

这个错误提示意味着你正在尝试使用点号"."来索引一个不支持该操作的变量。...如果不是，你需要寻找其他方法来获取 temporal_positions 的值。如果是，你需要检查一下你是否正确地定义了 temporal_positions 属性。

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...

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 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 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...

cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.NAME是什么意思？

cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.NAME是在使用detectron2进行视频分析时，用于指定所使用的时序模型的名称的配置项。时序模型是用于对视频数据进行处理的模型，对于不同的视频分析任务，可能需要使用不同的时序模型。通过...

df.apply(temporal_interpolate, axis=0, args=(limit_temporal_nans,))

这段代码使用了Pandas中的apply函数，对DataFrame进行了逐列操作，并调用了temporal_interpolate函数。其中，axis=0表示按列进行操作，args=(limit_temporal_nans,)表示将limit_temporal_nans作为temporal_...

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。

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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