self.Phiweight = nn.Parameter(init.xavier_normal_(torch.Tensor(self.n_input, 1, self.patch_size, self.patch_size)))

时间: 2024-04-28 15:25:56 浏览: 89
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Christopher-Xavier.github.io:一个简单的投资组合

这段代码是用来初始化一个可学习的参数 self.Phiweight，它是一个四维的张量（tensor），形状为 (n_input, 1, patch_size, patch_size)。其中，n_input 是输入数据的通道数，patch_size 是每个局部区域的大小。这个参数通常被用于局部感知操作，例如卷积神经网络中的卷积操作。init.xavier_normal_ 是一个参数初始化方法（Xavier初始化），它可以使得参数的初始值能够有效地传递梯度，从而加速模型的训练。
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class AAMsoftmax(nn.Module): def __init__(self, n_class, m, s): super(AAMsoftmax, self).__init__() self.m = m self.s = s self.weight = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(n_class, 256), requires_grad=True) self.ce = nn.CrossEntropyLoss() nn.init.xavier_normal_(self.weight, gain=1) self.cos_m = math.cos(self.m) self.sin_m = math.sin(self.m) self.th = math.cos(math.pi - self.m) self.mm = math.sin(math.pi - self.m) * self.m def forward(self, x, label=None): cosine = F.linear(F.normalize(x), F.normalize(self.weight)) sine = torch.sqrt((1.0 - torch.mul(cosine, cosine)).clamp(0, 1)) phi = cosine * self.cos_m - sine * self.sin_m phi = torch.where((cosine - self.th) > 0, phi, cosine - self.mm) one_hot = torch.zeros_like(cosine) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1), 1) output = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) output = output * self.s loss = self.ce(output, label) prec1 = accuracy(output.detach(), label.detach(), topk=(1,))[0]

这段代码是一个 PyTorch 的模型实现，实现了一个 AAMsoftmax 的分类器。这个分类器的输入是一个 x 矩阵，代表输入的特征，label 是一个张量，代表输入的标签。该模型的 forward 函数中，首先对输入的特征 x 进行归一...

if use_bottleneck == True: self.bottleneck = nn.Sequential( nn.Linear(n_hiddens[-1], bottleneck_width), nn.Linear(bottleneck_width, bottleneck_width), nn.BatchNorm1d(bottleneck_width), nn.ReLU(), nn.Dropout(), ) self.bottleneck[0].weight.data.normal_(0, 0.005) self.bottleneck[0].bias.data.fill_(0.1) self.bottleneck[1].weight.data.normal_(0, 0.005) self.bottleneck[1].bias.data.fill_(0.1) self.fc = nn.Linear(bottleneck_width, n_output) torch.nn.init.xavier_normal_(self.fc.weight) else: self.fc_out = nn.Linear(n_hiddens[-1], self.n_output)

这段代码是在模型中添加bottleneck层和全连接层。如果use_bottleneck为True，则会创建一个包含线性层、...对于使用bottleneck的模型，使用torch.nn.init.xavier_normal_函数对self.fc的权重进行Xavier正态分布初始化。

解释这段代码if use_bottleneck == True: self.bottleneck = nn.Sequential( nn.Linear(n_hiddens[-1], bottleneck_width), nn.Linear(bottleneck_width, bottleneck_width), nn.BatchNorm1d(bottleneck_width), nn.ReLU(), nn.Dropout(), ) self.bottleneck[0].weight.data.normal_(0, 0.005) self.bottleneck[0].bias.data.fill_(0.1) self.bottleneck[1].weight.data.normal_(0, 0.005) self.bottleneck[1].bias.data.fill_(0.1) self.fc = nn.Linear(bottleneck_width, n_output) torch.nn.init.xavier_normal_(self.fc.weight) else: self.fc_out = nn.Linear(n_hiddens[-1], self.n_output)

使用torch.nn.init.xavier_normal_函数对self.fc的权重进行Xavier正态分布初始化。 如果use_bottleneck为False，则执行else语句块。在这个块中，创建一个线性层self.fc_out，输入维度为n_hiddens[-1]，输出维度为...

class ArcFaceLoss(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, s=35.0, m=0.25): super(ArcFaceLoss, self).__init__() self.s = s self.m = m self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features, in_features)) nn.init.xavier_uniform_(self.weight) def forward(self, x, label): cosine = F.linear(F.normalize(x), F.normalize(self.weight)) sine = torch.sqrt(1.0 - torch.pow(cosine, 2)) phi = cosine * torch.cos(torch.tensor(self.m)) - sine * torch.sin(torch.tensor(self.m)) one_hot = torch.zeros(cosine.size(), device=x.device) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1).long(), 1) logits = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) logits *= self.s return logits.mean(dim=0).sum()根据这个类写出数学公式

$$L_{arcface}=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\log\frac{e^{s\cdot\cos(\theta_{y_i}+m)}}{e^{s\cdot\cos(\theta_{y_i}+m)}+\sum_{j\neq y_i}e^{s\cdot\cos\theta_j}}$$ 其中，$N$ 是样本数量，$s$ 是一个缩放因子，$m...

请解释以下代码： self.weight = Parameter(torch.FloatTensor(in_features, out_features)) torch.nn.init.xavier_uniform_(self.weight)

第二行代码中，使用torch.nn.init.xavier_uniform_()函数对权重矩阵进行了初始化。该函数使用Xavier初始化方法来初始化权重矩阵，该方法通过考虑输入和输出的数量，将权重矩阵中的元素初始化为均值为0，方差为2/...

请解释以下代码：class GNNLayer(Module): def init(self, in_features, out_features): super(GNNLayer, self).init() self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.weight = Parameter(torch.FloatTensor(in_features, out_features)) torch.nn.init.xavier_uniform_(self.weight)

在初始化函数__init__中，in_features和out_features分别表示输入和输出特征的维度。self.weight是一个可训练的权重矩阵，初始化为一个形状为(in_features, out_features)的张量。在这个张量上调用了PyTorch的xavier...

if residual: if in_dim != out_dim: self.res_fc = nn.Linear(in_dim, num_heads * out_dim, bias=False) nn.init.xavier_normal_(self.res_fc.weight.data, gain=1.414) else: self.res_fc = None

- nn.init.xavier_normal_(self.res_fc.weight.data, gain=1.414)：对残差连接的线性变换的权重进行初始化，使用Xavier正态分布初始化方法，增益为1.414。 - else:：如果输入维度in_dim等于输出维度out_dim...

if init_type == 'normal': init.normal_(m.weight.data, 0.0, gain) elif init_type == 'xavier': init.xavier_normal_(m.weight.data, gain=gain) elif init_type == 'kaiming': ini

t.kaiming_normal_(m.weight.data, a=0, mode='fan_in') 这是一个初始化神经网络权重的代码片段，其中 init_type 是初始化类型，m 是一个神经网络层的实例，weight 是该层的权重参数，gain 是初始化的增益系数。...

if args.fine_tune: model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2) name = config.classify_type.replace('3', '2') model.load_state_dict( torch.load(config.save_path + '/{}_{}_{}.ckpt'.format(config.model_name, name, 5))) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes) torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data) nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0)

- torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data)：使用 Xavier 初始化方法对全连接层的权重进行初始化。 - nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0)：使用常数初始化方法将全连接层的偏置项初始化为...

UserWarning: nn.init.xavier_uniform is now deprecated in favor of nn.init.xavier_uniform_. nn.init.xavier_uniform(m.weight, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))

这个警告意味着 PyTorch 中的 nn.init.xavier_uniform 已被弃用，建议使用 nn.init.xavier_uniform_ 替代。为了避免这个警告，你可以将原来的代码： nn.init.xavier_uniform(m.weight, gain=nn.init....

def _init_weights(self, module): #初始化模型权重w if isinstance(module, nn.Embedding): nn.init.xavier_normal_(module.weight.data) elif isinstance(module, nn.Linear): nn.init.xavier_normal_(module.weight.data) if module.bias is not None: torch.nn.init.constant_(module.bias.data, 0)

这是一个私有方法 _init_weights()，用于初始化模型中的权重。在 PyTorch 中，模型中的权重通常需要进行初始化，以便加速模型的收敛和提高模型的泛化能力。该方法接受一个模块 module 作为输入，然后检查该模块...

self.fc = nn.Linear(in_features=576, out_features=128)

nn.init.xavier_normal_(self.fc.weight) nn.init.constant_(self.fc.bias, 0.0) def forward(self, x): # 假设输入 x 的形状为 [batch_size, input_size] # 经过全连接层后，输出的形状为 [batch_size, 128]...

if args.fine_tune: model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2) name = config.classify_type.replace('3', '2') model.load_state_dict( torch.load(config.save_path + '/{}_{}_{}.ckpt'.format(config.model_name, name, 5))) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes) torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data) nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0) # if model_name != 'Transformer': # init_network(model) model.to(config.device) print(model.parameters) print("模型参数数量：" + str(len(list(model.parameters())))) # 输出参数数量 print("模型的训练参数：" + str([i.size() for i in model.parameters()])) # 输出参数

通过model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2)将原来的全连接层替换为一个新的全连接层，输出维度为args.classes_level2。 接下来，根据配置文件中的信息，加载之前保存的模型参数。...

model = models.resnet18(pretrained=True) model.fc=nn.Linear(model.fc.in_features,38) nn.init.xavier_uniform_(model.fc.weight)

nn.init.xavier_uniform_(model.fc.weight) 这样，你就成功地创建了一个预训练的 ResNet-18 模型，并将其全连接层替换为一个具有 38 个输出特征的线性层，并对权重进行了 Xavier 均匀初始化。

class ThreeLayerConvNet(object): def __init__(self, input_dim=(3, 32, 32), num_filters=32, filter_size=7, hidden_dim=100, num_classes=10, weight_scale=1e-3, reg=0.0, dtype=np.float32): self.params = {} self.reg = reg self.dtype = dtype # Initialize weights and biases C, H, W = input_dim self.params['W1'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters, C, filter_size, filter_size) self.params['b1'] = np.zeros(num_filters) self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters * H * W // 4, hidden_dim) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_dim) self.params['W3'] = weight_scale * np.random.randn(hidden_dim, num_classes) self.params['b3'] = np.zeros(num_classes) for k, v in self.params.items(): self.params[k] = v.astype(dtype)用于mnist识别中，应该怎么修改

def __init__(self, input_dim=(1, 28, 28), num_filters=32, filter_size=7, hidden_dim=100, num_classes=10, weight_scale=1e-4, reg=0.0, dtype=np.float32): self.params = {} self.reg = reg self.dtype...

class ContrastiveHead(nn.Module): """MLP head for contrastive representation learning, https://arxiv.org/abs/2003.04297 Args: dim_in (int): dimension of the feature intended to be contrastively learned feat_dim (int): dim of the feature to calculated contrastive loss Return: feat_normalized (tensor): L-2 normalized encoded feature, so the cross-feature dot-product is cosine similarity (https://arxiv.org/abs/2004.11362) """ def __init__(self, dim_in, feat_dim): super().__init__() self.head = nn.Sequential( nn.Linear(dim_in, dim_in), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(dim_in, feat_dim), ) for layer in self.head: if isinstance(layer, nn.Linear): weight_init.c2_xavier_fill(layer) def forward(self, x): feat = self.head(x) feat_normalized = F.normalize(feat, dim=1) return feat_normalized

这是一个用于对比学习（contrastive learning）的 MLP ...在前向传播时，我们将输入特征传递给 MLP 头部，得到编码特征，并对编码特征进行 L-2 归一化，使得特征向量的范数为 1，方便后续计算。最后返回编码后的特征。

nn.init.xavier_uniform_(self.fc1.weight)

nn.init.xavier_uniform_(self.fc1.weight)是PyTorch中的一个函数，用于对神经网络中的权重进行初始化。在深度学习中，合适的权重初始化可以加速模型的收敛并提高模型的准确率。nn.init.xavier_uniform_采用了Xavier...

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