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]
时间: 2024-04-26 14:26:57 浏览: 12
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 进行归一化,然后通过线性变换将 x 投影到一个维度为 256 的空间中,得到一个 cosine 矩阵。接下来通过一系列的数学计算,将 cosine 转化为一个 phi 矩阵,使得在 phi 矩阵上的分类间的 margin 更大,以提高分类的精度。最后,将 phi 矩阵和原始的 cosine 矩阵加权相加,得到最终的输出。同时,计算交叉熵损失和精度,并返回。
相关问题
class Net(nn.Module): def __init__(self):的理解
这段代码定义了一个 PyTorch 中的神经网络模型。具体地说,它定义了一个继承自 `nn.Module` 的类 `Net`,并在该类的 `__init__` 方法中定义了模型的结构。
在 PyTorch 中,所有的神经网络模型都必须继承自 `nn.Module` 类,并在其 `__init__` 方法中定义网络的层次结构。这个 `Net` 类的 `__init__` 方法中没有接受任何参数,因此这个模型的结构是固定的,不能根据不同的输入数据进行调整。
下面是一个示例,展示了如何在 `__init__` 方法中定义一个简单的神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 100) # 全连接层,输入维度为 10,输出维度为 100
self.relu = nn.ReLU() # ReLU 激活函数
self.fc2 = nn.Linear(100, 1) # 全连接层,输入维度为 100,输出维度为 1
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
在这个例子中,我们定义了一个包含两个全连接层和一个 ReLU 激活函数的神经网络模型。在 `__init__` 方法中,我们定义了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数,并将它们保存为类属性。这些层的参数是自动初始化的,不需要手动指定。
`forward` 方法定义了模型的前向传播过程。在这个例子中,我们按照顺序连接了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数。`forward` 方法的输入参数 `x` 是一个张量,表示模型的输入数据。在前向传播过程中,我们将输入数据 `x` 进行一系列的线性变换和非线性变换,最终得到模型的输出结果。在这个例子中,我们的模型输出的是一个标量值。
class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui ,self).__init__()
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
在这段代码中,定义了一个名为Tudui的类,它继承自nn.Module类。在类的构造函数中,调用了父类nn.Module的构造函数来进行初始化操作。