def forward(self, x, y=None): p1 = self.p1_3(self.p1_2(self.p1_1(x))) p2 = self.p2_6(self.p2_5(self.p2_4(self.p2_3(self.p2_2(self.p2_1(x)))))) x = torch.mul(p1, p2) x = self.primary_capsules(x) x = self.digit_capsules(x).squeeze().transpose(0, 1) classes = (x ** 2).sum(dim=-1) ** 0.5 classes = F.softmax(classes, dim=-1) if y is None: # In all batches, get the most active capsule. _, max_length_indices = classes.max(dim=1) y = torch.eye(NUM_CLASSES).cuda().index_select(dim=0, index=max_length_indices.data) reconstructions = self.decoder((x * y[:, :, None]).reshape(x.size(0), -1)) return classes, reconstructions

这段代码是一个神经网络的前向传播函数，主要包括以下几个步骤：

1. 使用两个并行的卷积神经网络分别提取图像的局部和全局特征，并将两部分特征通过乘法融合起来。

2. 将融合后的特征输入到胶囊网络中，得到图像的表示向量。

3. 使用胶囊网络的输出向量计算各个类别的概率分布，并通过 softmax 函数将其归一化。

4. 如果输入数据中没有标签信息，则根据概率分布选出最有可能的类别，并将其作为标签。

5. 最后，使用胶囊网络的输出向量和标签信息重构输入图像。

这段代码实现了一个基于胶囊网络的分类器，并且还可以对输入图像进行重构，以评估模型的性能。

相关问题

class Point(): def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y class Line(): def __init__(self,p1,p2): self.p1 = p1 self.p2 = p2 from math import sqrt def length(self): return sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2 + (self.p1,y-self.p2.y)**2)) def slope(self): if self.p1.x == self.p2.x: return None else: return (self.p1.y - self.p2.y)/(self.p1.x - self.p2.x) def __repr__(self): return ((self.p1.x,self.p2.y),(self.p2.x,self.p2.y)) line = Point((2,3),(5,9)) line.length() line.slope()

这段代码有一些错误，我来指出并修正它们：

1. 在创建 `line` 对象时，应该使用 `Line` 类而不是 `Point` 类。所以应该改为 `line = Line(Point(2,3), Point(5,9))`。

2. 在 `length` 方法中，计算距离时应该是 `(self.p1.y-self.p2.y)**2` 而不是 `(self.p1,y-self.p2.y)**2`。

3. 在 `__repr__` 方法中，应该是 `(self.p1.x,self.p1.y)` 而不是 `(self.p1.x,self.p2.y)`。

修正后的代码如下：

class Point():
    def __init__(self,x,y):
        self.x=x
        self.y=y

class Line():
    def __init__(self,p1,p2):
        self.p1 = p1
        self.p2 = p2

    from math import sqrt
    def length(self):
        return sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2 + (self.p1.y-self.p2.y)**2)

    def slope(self):
        if self.p1.x == self.p2.x:
            return None
        else:
            return (self.p1.y - self.p2.y)/(self.p1.x - self.p2.x)

    def __repr__(self):
        return ((self.p1.x,self.p1.y),(self.p2.x,self.p2.y))

line = Line(Point(2,3), Point(5,9))
line.length()
line.slope()

这样代码就可以正确执行了。

检查代码并修改：class Node: def init(self, data): self.data = data self.prev = None self.next = None Class DoublyLinkedList: # def init(self) self.head = None def remove(self,item): current = self.head previous = None found = False while not found: if current.getData() == item found = True else: previous = current current = current.getNext() if previous == None: self.head = current.getNext() current.prev = None else: previous.setNext(current.getNext()) current.prev = previous

class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.prev = None
self.next = None

class DoublyLinkedList:
def __init__(self):
self.head = None
self.tail = None

def add_node(self, data):
new_node = Node(data)
if self.head is None:
self.head = new_node
self.tail = new_node
else:
new_node.prev = self.tail
self.tail.next = new_node
self.tail = new_node

def remove_node(self, node):
if node == self.head:
self.head = node.next
self.head.prev = None
elif node == self.tail:
self.tail = node.prev
self.tail.next = None
else:
node.prev.next = node.next
node.next.prev = node.prev

def print_list(self):
current_node = self.head
while current_node:
print(current_node.data)
current_node = current_node.next