WAKE_REASON_UNFOLD_DEVICE

时间: 2024-03-12 20:42:20 浏览: 129
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unfold_tall3.zip_tensor unfold_三阶张量_张量_张量展开矩阵

WAKE_REASON_UNFOLD_DEVICE是指在折叠设备上展开时唤醒设备的原因。当折叠设备处于折叠状态时，它可能会进入休眠模式以节省电量。当用户展开设备时，设备会被唤醒以响应用户的操作。 相关问题: 1. 什么是折叠设备？ 2. 折叠设备的休眠模式是什么？ 3. 除了WAKE_REASON_UNFOLD_DEVICE，还有哪些唤醒设备的原因？
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def convex_upsample(self, flow, mask, rate=4): """[H/rate, W/rate, 2] -> [H, W, 2]""" N, _, H, W = flow.shape mask = F.reshape(mask, (N, 1, 9, rate, rate, H, W)) mask = F.softmax(mask, axis=2) up_flow = self.unfold(rate * flow, [3, 3], padding=1) up_flow = F.reshape(up_flow, (N, 2, 9, 1, 1, H, W)) up_flow = F.sum(mask * up_flow, axis=2) up_flow = F.transpose(up_flow, (0, 1, 4, 2, 5, 3)) return F.reshape(up_flow, (N, 2, rate * H, rate * W))

4. 使用 unfold 函数将 rate 倍的 flow 张量展开，得到尺寸为 [N, 2, 9, H, W] 的张量，其中 2 表示 flow 张量的通道数，9 表示展开后的卷积核大小。 5. 将展开后的张量 reshape 成尺寸为 [N, 2, 9, 1, 1, H, W] 的...

class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码

self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) 定义一些辅助层，其中padding_att表示注意力机制的填充大小，pad_att表示进行...

def init(self, dim, num_heads, kernel_size=3, padding=1, stride=1, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().init() head_dim = dim // num_heads self.num_heads = num_heads self.kernel_size = kernel_size self.padding = padding self.stride = stride self.scale = qk_scale or head_dim**-0.5 self.v = nn.Linear(dim, dim, bias=qkv_bias) self.attn = nn.Linear(dim, kernel_size**4 * num_heads) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=kernel_size, padding=padding, stride=stride) self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=stride, stride=stride, ceil_mode=True) def forward(self, x): B, H, W, C = x.shape v = self.v(x).permute(0, 3, 1, 2) h, w = math.ceil(H / self.stride), math.ceil(W / self.stride) v = self.unfold(v).reshape(B, self.num_heads, C // self.num_heads, self.kernel_size * self.kernel_size, h * w).permute(0, 1, 4, 3, 2) # B,H,N,kxk,C/H attn = self.pool(x.permute(0, 3, 1, 2)).permute(0, 2, 3, 1) attn = self.attn(attn).reshape( B, h * w, self.num_heads, self.kernel_size * self.kernel_size, self.kernel_size * self.kernel_size).permute(0, 2, 1, 3, 4) # B,H,N,kxk,kxk attn = attn * self.scale attn = attn.softmax(dim=-1) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).permute(0, 1, 4, 3, 2).reshape( B, C * self.kernel_size * self.kernel_size, h * w) x = F.fold(x, output_size=(H, W), kernel_size=self.kernel_size, padding=self.padding, stride=self.stride) x = self.proj(x.permute(0, 2, 3, 1)) x = self.proj_drop(x) return x

这段代码是一个PyTorch中的类的初始化函数，用于定义一个多头注意力机制的模型。其中，dim表示输入特征的维度，num_heads表示头的数量，kernel_size表示卷积核的大小，padding表示填充的大小，stride表示步长，qkv_...

import torch.nn as nnclass ViT(nn.Module): def __init__(self, img_size, patch_size, num_classes, dim): super().__init__() self.patch_size = patch_size num_patches = (img_size // patch_size) ** 2 patch_dim = 3 * patch_size ** 2 # 输入的通道数，3表示RGB通道 self.class_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.patch_embed = nn.Linear(patch_dim, dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=8) self.linear = nn.Linear(dim, num_classes) def forward(self, x): batch_size, _, _, _ = x.shape patches = x.unfold(2, self.patch_size, self.patch_size).unfold(3, self.patch_size, self.patch_size) patches = patches.flatten(2).transpose(1, 2) patch_embed = self.patch_embed(patches) pos_embed = self.pos_embed[:, :(patches.size(1) + 1)] cls_tokens = self.cls_token.expand(batch_size, -1, -1) x = torch.cat([cls_tokens, patch_embed], dim=1) x += pos_embed x = self.transformer(x) x = x.mean(dim=1) x = self.linear(x) return x

这段代码是用来定义一个名为ViT的类，其继承自nn.Module。其有四个参数，包括图像尺寸img_size、每个patch的尺寸patch_size、类别数目num_classes和维度dim。在初始化时，代码调用了父类的构造函数，并且将patch_...

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