def pred(self, data): self.data = data self.n_sample = data.shape[0] assert self.n_dim == data.shape[1], "Wrong dim size !" res = self.e_step() return res.argmax(axis=1)

这段代码是一个 Python 类的方法，用于进行模型的预测。具体来说，该方法接收一个数据集（data），并调用 e_step 方法进行预测。在进行预测之前，该方法会对输入的数据进行一些检查，包括检查数据的维度是否正确。预测结果是一个 numpy 数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个类别，最终返回的是每个样本所属的类别，即在每一行中取值最大的列的索引。因此，这段代码的作用是对输入的数据集进行预测，并返回每个样本所属的类别。

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解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

这段代码定义了一个名为GraphMLPEncoder的类，该类继承自FairseqEncoder类。在初始化方法中，它首先调用父类的初始化方法，并将dictionary参数设为None。然后，它从args参数中获取一些配置信息，如最大节点数（max_nodes）、嵌入维度（emb_dim）、编码器层数（num_layer）和类别数（num_classes）。

接下来，它创建了一个名为atom_encoder的GraphNodeFeature对象，该对象用于对图节点特征进行编码。它具有一些参数，如头数（num_heads）、原子数（num_atoms）、入度数（num_in_degree）、出度数（num_out_degree）、隐藏维度（hidden_dim）和层数（n_layers）。

然后，它创建了两个列表：linear和batch_norms。这些列表用于存储线性层和批归一化层的实例。它通过循环来创建多个线性层和批归一化层，并将它们添加到相应的列表中。

最后，它创建了一个线性层graph_pred_linear，该层将嵌入维度映射到类别数。这个线性层用于图预测任务中的分类操作。

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout操作来防止过拟合。最终，返回分类得分和边界框预测值。