def weighted_knn(self, predictions): # perform weighted knn retrieval_one_hot = torch.zeros(self.K, self.C).to(self.device) batchSize = predictions.shape[0] correlation = torch.matmul(predictions, self.features.t()) yd, yi = correlation.topk(self.K, dim=1, largest=True, sorted=True) candidates = self.targets.view(1,-1).expand(batchSize, -1) retrieval = torch.gather(candidates, 1, yi) retrieval_one_hot.resize_(batchSize * self.K, self.C).zero_() retrieval_one_hot.scatter_(1, retrieval.view(-1, 1), 1) yd_transform = yd.clone().div_(self.temperature).exp_() probs = torch.sum(torch.mul(retrieval_one_hot.view(batchSize, -1 , self.C), yd_transform.view(batchSize, -1, 1)), 1) _, class_preds = probs.sort(1, True) class_pred = class_preds[:, 0] return class_pred
时间: 2024-04-20 21:22:26 浏览: 31
这段代码是一个weighted_knn方法。它接受一个predictions参数,表示预测结果。在方法中,首先创建了一个大小为self.K x self.C的全零张量retrieval_one_hot,用于存储K个最近邻样本的独热编码表示。然后获取predictions和self.features之间的相关性矩阵correlation,使用topk方法找到相关性最高的K个样本的索引yi和相关性值yd。接下来,创建一个大小为batchSize x self.K的张量candidates,用于存储每个样本的目标值,并使用gather方法根据yi获取对应的目标值retrieval。再然后,将retrieval_one_hot重新调整大小,并根据retrieval将对应位置设置为1。将yd除以self.temperature并进行指数化,得到yd_transform。通过torch.mul函数将retrieval_one_hot和yd_transform相乘,并按行求和得到probs。最后,使用sort方法对probs进行降序排序,并获取每个样本的最高概率对应的类别索引class_pred。最终,返回class_pred作为预测结果。
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def weighted_knn(self, predictions): # perform weighted knn retrieval_one_hot = torch.zeros(self.K, self.C).to(self.device) batchSize = predictions.shape[0] correlation = torch.matmul(predictions, self.features.t()) yd, yi = correlation.topk(self.K, dim=1, largest=True, sorted=True) candidates = self.targets.view(1,-1).expand(batchSize, -1) retrieval = torch.gather(candidates, 1, yi) retrieval_one_hot.resize_(batchSize * self.K, self.C).zero_() retrieval_one_hot.scatter_(1, retrieval.view(-1, 1), 1) yd_transform = yd.clone().div_(self.temperature).exp_() probs = torch.sum(torch.mul(retrieval_one_hot.view(batchSize, -1 , self.C), yd_transform.view(batchSize, -1, 1)), 1) _, class_preds = probs.sort(1, True) class_pred = class_preds[:, 0] return class_pred,这段代码是什么意思
这段代码是 `MemoryBank` 类中的一个方法 `weighted_knn`,用于执行加权 k 近邻分类算法,并返回预测的类别标签。
该方法接受一个大小为 `(batchSize, dim)` 的张量 `predictions`,表示需要预测的一批样本的特征向量。它使用最近邻算法在内存库中查找与每个查询样本最相似的 `K` 个样本,并返回它们的类别标签的加权和作为查询样本的预测类别标签。
具体来说,该方法执行以下步骤:
1. 将内存库中的样本特征向量与查询样本的特征向量计算相似度,得到一个大小为 `(batchSize, n)` 的张量 `correlation`。
2. 对 `correlation` 进行降序排序,并返回每个查询样本的前 `K` 个最相似样本的相似度值 `yd` 和它们的下标 `yi`。
3. 将内存库中的样本类别标签按照与 `yi` 相对应的方式组成一个大小为 `(batchSize, K)` 的张量 `retrieval`,表示每个查询样本的前 `K` 个最相似样本的类别标签。
4. 将 `retrieval` 转化为大小为 `(batchSize * K, C)` 的 one-hot 张量 `retrieval_one_hot`,其中第 `i*K+j` 行表示查询样本 `i` 的第 `j` 个最相似样本的类别标签。
5. 将 `yd` 除以 `temperature`,再取指数得到一个大小为 `(batchSize, K)` 的张量 `yd_transform`,用于对每个最相似样本的类别标签进行加权。
6. 将 `retrieval_one_hot` 和 `yd_transform` 进行逐元素相乘,并对每个查询样本的前 `K` 个最相似样本的加权和进行求和,得到一个大小为 `(batchSize, C)` 的张量 `probs`,表示每个查询样本属于每个类别的概率分布。
7. 对 `probs` 按照每个查询样本的概率分布进行降序排序,并返回每个查询样本的预测类别标签 `class_pred`,它是 `probs` 的第一列。
class BearingFaultDetectionModel(nn.Module): def __init__(self): super(BearingFaultDetectionModel, self).__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=10, num_heads=1) # 注意力层 self.dense = nn.Linear(10, 1) # 输出层,预测轴承是否存在故障 def forward(self, inputs): attention_outputs, _ = self.attention(inputs.permute(1, 0, 2), inputs.permute(1, 0, 2), inputs.permute(1, 0, 2)) # 计算注意力权重 attention_outputs = attention_outputs.permute(1, 0, 2) weighted_inputs = attention_outputs * inputs # 使用注意力权重进行加权 output = self.dense(weighted_inputs) # 输出层 return output
这是一个用于轴承故障检测的模型。它包含一个注意力层和一个输出层。
在`__init__`方法中,我们首先调用`super()`来继承父类`nn.Module`的属性和方法。然后,我们定义了一个`nn.MultiheadAttention`层作为注意力层,其中`embed_dim=10`表示输入特征的维度为10,`num_heads=1`表示只使用一个注意力头。接下来,我们定义了一个线性层`nn.Linear(10, 1)`作为输出层,用于预测轴承是否存在故障。
在`forward`方法中,我们首先通过调用注意力层`self.attention`计算输入特征的注意力权重。然后,对注意力权重和输入特征进行维度转换,并将它们相乘得到加权的输入特征`weighted_inputs`。最后,将加权的输入特征传递给输出层`self.dense`进行预测,得到输出结果。
这个模型的目标是通过引入注意力机制,对轴承故障进行检测并进行预测。注意力机制可以帮助模型更好地关注轴承特征中的重要信息,并根据注意力权重进行加权处理,进而提高检测和预测的准确性。