rearrange **axes_lengths

时间: 2023-09-12 18:13:30 浏览: 98
在用中，rearrange函数有一个可选参数**axes_lengths，它用于指定维度的长度。这个参数是一个字典，可以包含任意数量的键值对，其中键是维度的名称，值是对应维度的长度。这个参数可以用来指定在变换维度时需要保持的维度长度不变。例如，如果你想将一个形状为(10, 20, 30)的张量按照某个模式重新排列，并且希望在这个过程中保持第一个维度的长度为10不变，你可以使用**axes_lengths={'0': 10}来指定这个参数。这样，在进行维度变换时，rearrange函数会确保第一个维度的长度保持为10。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [einops.rearrange、repeat、reduce==＞对维度进行操作](https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/118877384)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [einops.reduce函数](https://blog.csdn.net/qq_42390121/article/details/124410271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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详细解释这段代码import torch from torch import nn from einops.layers.torch import Rearrange class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.d_model = hidden_dim self.hidden_dim = 21 * self.d_model self.transformer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), Rearrange("b (n c) -> b n c", c=self.d_model), nn.TransformerEncoder( nn.TransformerEncoderLayer( d_model=self.d_model, nhead=4, dim_feedforward=self.d_model * 2, dropout=0.1, batch_first=True ), 4, torch.nn.LayerNorm(self.d_model), ), Rearrange("b n c -> b (n c)"), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class), ) def forward(self,x): return self.transformer(x)

然后，通过Rearrange操作将数据重新排列成一个三维张量，其中第一维是batch size，第二维是序列长度，第三维是特征维度，这就是TransformerEncoder的输入格式要求。接着，将数据输入到TransformerEncoder中进行处理...
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import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from einops import rearrange class ViTGradCAM: def __init__(self, model): self.model = model self.feature_maps = None self.gradient = None def save_feature_maps(self, module, input, output): self.feature_maps = output.detach() def save_gradient(self, grad): self.gradient = grad[0].detach() def register_hooks(self): target_layer = self.model.blocks[-1] # 修改为您希望可视化的目标层 target_layer.register_forward_hook(self.save_feature_maps) target_layer.register_backward_hook(self.save_gradient) def generate_heatmap(self, input_image, target_class=None): self.model.zero_grad() output = self.model(input_image) if target_class is None: target_class = torch.argmax(output) output[0, target_class].backward() weights = F.adaptive_avg_pool2d(self.gradient, 1) heatmap = torch.mul(self.feature_maps, weights).sum(dim=1, keepdim=True) heatmap = F.relu(heatmap) heatmap /= torch.max(heatmap) ＊＊＊可以帮我解释一下这段代码吗

当使用ViT模型时，上述代码实现了对输入图像生成GradAM热力图的功能。下面是对代码的解释： 1. ViTGradCAM类：这是一个用于生成-CAM热力图的类。它接受一个ViT模型作为输入，并保存了模型、特征图和梯度。...

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class T_Adapter(nn.Module): def __init__(self, D_features, mlp_ratio=0.25, act_layer=nn.GELU): super().__init__() D_hidden_features = int(D_features * mlp_ratio) self.D_fc1 = nn.Linear(D_features, D_hidden_features) self.D_fc2 = nn.Linear(D_hidden_features, D_features) self.act = act_layer() def forward(self, x): xs = self.D_fc1(x) xs = self.act(xs) xs = self.D_fc2(xs) x = xs # x = rearrange(x, 'B N T D -> (B T) N D') return x

这段代码是一个PyTorch模块的定义，称为 T_Adapter。它包含一个前向传递函数forward(x)，其中x是输入张量。T_Adapter由两个完全连接的层组成：D_fc1和D_fc2层，其输入和输出维度为D_features和D_hidden_features，和...

point_pred = torch.einsum('n j k, k d -> n j d', trans_m, unit) point_pred = rearrange(point_pred, 'n j k -> n (j k)')这段代码什么意思

第二行代码使用rearrange函数对输出张量point_pred进行重排列。它的字符串参数'n j k -> n (j k)'的意思是，将point_pred的第2个和第3个维度合并成一个新的维度，得到一个(n,jk)的张量。这个操作的目的是将每个点...

# * Rearrange models' order # * Make sure each model has one field with primary_key=True # * Make sure each ForeignKey and OneToOneField has on_delete set to the desired behavior # * Remove managed = False lines if you wish to allow Django to create, modify, and delete the table

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这是一个crossattention模块：class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, query_dim, context_dim=None, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads context_dim = default(context_dim, query_dim) self.scale = dim_head ** -0.5 self.heads = heads self.to_q = nn.Linear(query_dim, inner_dim, bias=False) self.to_k = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_v = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, query_dim), nn.Dropout(dropout) ) def forward(self, x, context=None, mask=None): h = self.heads q = self.to_q(x) context = default(context, x) k = self.to_k(context) v = self.to_v(context) q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> (b h) n d', h=h), (q, k, v)) # force cast to fp32 to avoid overflowing if _ATTN_PRECISION =="fp32": with torch.autocast(enabled=False, device_type = 'cuda'): q, k = q.float(), k.float() sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale else: sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale del q, k if exists(mask): mask = rearrange(mask, 'b ... -> b (...)') max_neg_value = -torch.finfo(sim.dtype).max mask = repeat(mask, 'b j -> (b h) () j', h=h) sim.masked_fill_(~mask, max_neg_value) # attention, what we cannot get enough of sim = sim.softmax(dim=-1) out = einsum('b i j, b j d -> b i d', sim, v) out = rearrange(out, '(b h) n d -> b n (h d)', h=h) return self.to_out(out) 我如何从中提取各个提示词的注意力热力图并用Gradio可视化?

from einops import rearrange, repeat, reduce # 定义CrossAttention模块 class CrossAttention(nn.Module): ... 3. 定义函数来生成注意力热力图： python def generate_attention_map(model, x): # 将...

torch rearrange

在 PyTorch 中，torch.rearrange() 函数可以用于对张量进行重新排列操作。它可以根据指定的维度顺序，对张量进行重新排列。 torch.rearrange() 函数的使用方式如下： python output_tensor = torch.rearrange...

rearrange操作

rearrange操作是一个用于重排张量维度的函数。它可以根据提供的注释对输入张量进行重新排列，并返回一个新的张量。通过使用不同的注释方式，可以实现各种维度重排的操作。 例如，使用注释'b c h w -> b (c h w)'，...

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在PyTorch中，rearrange函数是einops库中的一个函数，用于对张量的维度进行重新变换排序或切块操作。它可以帮助我们方便地重新排列张量的维度，以满足不同的需求。使用rearrange函数时，我们需要提供一个字符串模式...

rearrange用法

"rearrange" 是一个动词，意思是重新安排或重新组织事物的顺序或位置。它可以用于各种场景，包括物理对象、数据、事件等的重新排列。 以下是一些常见的用法示例： 1. "Please rearrange the furniture in the ...

q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize)如何执行

q, v = rearrange(x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=qv, dh=dh, dw=dw) # 打印结果张量的形状 print(q.shape, v.shape) 输出结果应该为： torch.Size([2, 8192, 8, 8, 64]) ...

q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize )；那么q和v如何赋值

q, v = rearrange(x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize) 注意，在赋值时需要保证输入张量 x_ 的形状和参数 qv、dh、dw 的取值与上述描述一致。

q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=4, dw=4 )，如果x_为（1，40，256，256），那q和v形状分别如何

根据给出的代码，当输入的x_为(1, 40, 256, 256)时，经过rearrange函数的处理，将输入张量的形状从'b (qv c) (h dh) (w dw)'转换为'qv (b h w) (dh dw) c'，其中： - 'b (qv c) (h dh) (w dw)'表示原始形状，含义为...

rearrange函数pytorch

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