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nn.Parameter(torch.ones(1), requires_grad=True)
nn.Parameter(torch.ones(1), requires_grad=True)
时间: 2024-05-22 14:10:52
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这行代码是在PyTorch中创建一个可训练的参数。`torch.ones(1)`创建了一个值为1的张量,并将其封装在`nn.Parameter`对象中。`requires_grad=True`参数指示PyTorch需要计算这个参数的梯度,以便在反向传播期间进行优化。在训练模型时,这些可训练的参数是模型学习的主要目标。
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class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-6, data_format="channels_last"): super(LayerNorm, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(normalized_shape), requires_grad=True) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape), requires_grad=True) self.eps = eps self.data_format = data_format if self.data_format not in ['channels_last', 'channels_first']: raise ValueError(f"not support data format'{self.data_format}'") self.normalized_shape = (normalized_shape,) def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: if self.data_format == 'channels_last': return F.layer_norm(x, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) elif self.data_format == 'channels_first': # [B,C,H,W] mean = x.mean(1, keepdim=True) var = (x - mean).pow(2).mean(1, keepdim=True) x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None] return x
在代码中,LayerNorm类继承自nn.Module,并实现了初始化方法和前向传播方法。 在初始化方法中,normalized_shape参数指定了归一化的维度大小,eps参数用于防止除零错误,data_format参数用于指定输入数据的格式('...
class HorBlock(nn.Module):# HorBlock模块 r""" HorNet block yoloair """ def __init__(self, dim, drop_path=0., layer_scale_init_value=1e-6, gnconv=gnconv):# dummy super().__init__() self.norm1 = HorLayerNorm(dim, eps=1e-6, data_format='channels_first') self.gnconv = gnconv(dim) self.norm2 = HorLayerNorm(dim, eps=1e-6) self.pwconv1 = nn.Linear(dim, 4 * dim) self.act = nn.GELU() self.pwconv2 = nn.Linear(4 * dim, dim) self.gamma1 = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones(dim), requires_grad=True) if layer_scale_init_value > 0 else None self.gamma2 = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones((dim)), requires_grad=True) if layer_scale_init_value > 0 else None self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity() def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape # [512] if self.gamma1 is not None: gamma1 = self.gamma1.view(C, 1, 1) else: gamma1 = 1 x = x + self.drop_path(gamma1 * self.gnconv(self.norm1(x))) input = x x = x.permute(0, 2, 3, 1) # (N, C, H, W) -> (N, H, W, C) x = self.norm2(x) x = self.pwconv1(x) x = self.act(x) x = self.pwconv2(x) if self.gamma2 is not None: x = self.gamma2 * x x = x.permute(0, 3, 1, 2) # (N, H, W, C) -> (N, C, H, W) x = input + self.drop_path(x) return x
1. 对输入进行归一化,使用HorLayerNorm层; 2. 对归一化后的输入进行卷积操作,使用gnconv层; 3. 将卷积后的输出再次进行归一化,使用HorLayerNorm层; 4. 对归一化后的输出进行线性变换,使用pwconv1层; 5. 对...
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这个 HorBlock 模块的 forward 方法接受一个输入 x,其中 x 是一个四维张量,表示一个 mini-batch 中的一组数据,其形状为 [B, C, H, W],其中 B 表示 batch size,C 表示 channel 数量,H 和 W 分别表示输入数据的...
class BayarConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=5, stride=1, padding=0): self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.kernel_size = kernel_size self.stride = stride self.padding = padding self.minus1 = (torch.ones(self.in_channels, self.out_channels, 1) * -1.000) super(BayarConv2d, self).__init__() # only (kernel_size ** 2 - 1) trainable params as the center element is always -1 self.kernel = nn.Parameter(torch.rand(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size ** 2 - 1), requires_grad=True) def bayarConstraint(self): self.kernel.data = self.kernel.permute(2, 0, 1) self.kernel.data = torch.div(self.kernel.data, self.kernel.data.sum(0)) self.kernel.data = self.kernel.permute(1, 2, 0) ctr = self.kernel_size ** 2 // 2 real_kernel = torch.cat((self.kernel[:, :, :ctr], self.minus1.to(self.kernel.device), self.kernel[:, :, ctr:]), dim=2) real_kernel = real_kernel.reshape((self.out_channels, self.in_channels, self.kernel_size, self.kernel_size)) return real_kernel def forward(self, x): x = F.conv2d(x, self.bayarConstraint(), stride=self.stride, padding=self.padding) return x这个类最后得到了什么
然后,使用 PyTorch 的 nn.Parameter 函数创建一个可训练的卷积核张量 self.kernel。这个张量的大小为 (in_channels, out_channels, kernel_size ** 2 - 1),其中 kernel_size ** 2 - 1 表示卷积核中除去中心位置的...
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定义一个大小为512*512二维数组的参数,将它放到module类的__init__里,并通过比较它与一个新数组的差别构建loss,通过Adam优化器更新数组。请给出它的代码
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资源摘要信息:"菲格瑞思压力传感器工作原理简介" 菲格瑞思(Futek)是一家知名的传感器制造商,其产品广泛应用于工业、科研和消费类市场。本文档的目的是对菲格瑞思公司的压力传感器的工作原理进行简单了解。在正式讨论之前,首先需要明确一些基本概念,如压力传感器的定义、类型以及它们的工作原理。 压力传感器是一种检测装置,能够感受到被测量的压力,并将其转换为可用的输出信号。输出信号可以是模拟电压、电流信号,也可以是数字信号,这取决于传感器的内部电路和设计。根据不同的测量原理,压力传感器大致可分为电阻式、电容式、压电式、电磁式等多种类型。 电阻式压力传感器是最常见的一种类型,它通常是基于应变片技术。应变片是一种电阻材料,当它受到拉伸或压缩时,其电阻值会发生变化。在压力传感器中,应变片被粘贴到一个弹性体上,弹性体在受到压力作用时会产生变形。这种变形会导致应变片的电阻值发生变化,通过测量这种变化,就可以计算出施加的压力。 菲格瑞思压力传感器很可能使用了类似的原理。它可能包含了一个或多个应变片,当传感器感受到外部压力时,弹性体产生微小变形,导致应变片的电阻值产生变化。这一电阻变化会被传感器内的电路检测并转换成电信号,从而实现压力到电信号的转换。 电容式压力传感器则利用电容变化来检测压力变化。这种传感器通常由两个电极板和一个可移动的隔板组成。当压力作用于隔板上时,隔板会移动,改变电极板之间的距离,从而改变了两电极之间的电容量。测量电容的变化即可得知压力的大小。 压电式压力传感器基于压电效应,当某些材料(如石英晶体)受到压力时会在其两端产生电荷。这种电荷的产生与材料受到的压力成正比,因此可以作为测量压力的一种手段。 电磁式压力传感器则是利用变化的压力引起电磁场的改变来进行测量。这种传感器一般用于液位测量或非接触式压力测量。 了解了这些基本概念后,我们可以通过阅读文档“对菲格瑞思压力传感器的工作原理进行简单的了解.doc”来获取菲格瑞思公司产品特有的信息。文档中可能会详细描述该公司的压力传感器如何工作,包括其设计细节、如何实现精确测量,以及在不同应用场景下如何保持性能等。 在阅读文档时,应关注以下方面: 1. 传感器的构造和工作原理,包括它是如何将压力转换为电信号的。 2. 传感器的精确度、稳定性和可靠性,这对于工业应用尤其重要。 3. 传感器在不同环境下的性能,包括温度、湿度和压力范围的影响。 4. 传感器的输出特性,如它的线性度、滞后性和重复性。 5. 传感器的应用领域,这有助于了解在特定行业中如何选择和使用传感器。 通过上述内容,我们可以得出菲格瑞思压力传感器是一个用于检测压力变化并将其转换为电信号的精密设备。了解其工作原理有助于正确选择和应用这些传感器,以满足不同场合的精确测量需求。同时,细致研究该公司的产品文档也是获取详细技术信息和参数的重要途径。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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