class MotionEncoder_STGCN(nn.Module): def __init__(self): super(MotionEncoder_STGCN, self).__init__() self.graph_args = {} self.st_gcn = ST_GCN(in_channels=2, out_channels=32, graph_args=self.graph_args, edge_importance_weighting=True, mode='M2S') self.fc = nn.Sequential(nn.Conv1d(32 * 13, 64, kernel_size=1), nn.BatchNorm1d(64)) def forward(self, input): input = input.transpose(1, 2) input = input.transpose(1, 3) input = input.unsqueeze(4) output = self.st_gcn(input) output = output.transpose(1, 2) output = torch.flatten(output, start_dim=2) output = self.fc(output.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) return output def features(self, input): input = input.transpose(1, 2) input = input.transpose(1, 3) input = input.unsqueeze(4) output = self.st_gcn(input) output = output.transpose(1, 2) output = torch.flatten(output, start_dim=2) output = self.fc(output.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) features = self.st_gcn.extract_feature(input) features.append(output.transpose(1, 2)) return features
时间: 2023-04-01 07:03:26 浏览: 64
这是一个 Python 代码段,用于定义一个名为 MotionEncoder_STGCN 的类,该类包含一个前向传递函数和一个特征提取函数。它使用 ST_GCN 模型对输入进行处理,并使用卷积神经网络对输出进行处理。我可以回答这个问题。
相关问题
class Linear_BBB(nn.Module):
class Linear_BBB(nn.Module)是一个自定义的类,它是继承自nn.Module的一个子类。nn.Module是PyTorch中用于构建神经网络模型的基类。
在这个类中,你可以定义一个线性层(Linear layer),并且使用变分贝叶斯(Variational Bayesian)方法对其进行建模。变分贝叶斯是一种用于估计模型参数不确定性的方法,它可以用来量化模型的不确定性,并提供更可靠的预测结果。
在Linear_BBB类中,你可以定义模型的结构和参数,并实现前向传播函数。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Linear_BBB(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(Linear_BBB, self).__init__()
self.input_dim = input_dim
self.output_dim = output_dim
self.W_mu = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim, input_dim))
self.W_rho = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim, input_dim))
self.b_mu = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim))
self.b_rho = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim))
self.reset_parameters()
def reset_parameters(self):
nn.init.kaiming_uniform_(self.W_mu, a=math.sqrt(5))
nn.init.kaiming_uniform_(self.W_rho, a=math.sqrt(5))
fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.W_mu)
bound = 1 / math.sqrt(fan_in)
nn.init.uniform_(self.b_mu, -bound, bound)
nn.init.uniform_(self.b_rho, -bound, bound)
def forward(self, x):
epsilon_W = torch.randn_like(self.W_mu)
epsilon_b = torch.randn_like(self.b_mu)
W = self.W_mu + torch.log1p(torch.exp(self.W_rho)) * epsilon_W
b = self.b_mu + torch.log1p(torch.exp(self.b_rho)) * epsilon_b
return torch.matmul(x, W.t()) + b
```
在这个示例中,Linear_BBB类接受两个参数:input_dim和output_dim,分别表示输入和输出的维度。在初始化函数中,我们定义了模型的参数W和b,并使用均匀分布进行初始化。在前向传播函数中,我们使用变分贝叶斯方法对参数进行采样,并计算线性变换的结果。
这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求来定义更复杂的模型结构和参数。希望对你有帮助!
编写class LSTM_LM(nn.Module):
好的,下面是一个简单的 `LSTM_LM` 类的实现,用于构建一个基于 LSTM 的语言模型:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class LSTM_LM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1, batch_first=True):
super(LSTM_LM, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.num_layers = num_layers
self.batch_first = batch_first
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=batch_first)
self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, input_seq, hidden_state=None):
lstm_out, hidden_state = self.lstm(input_seq, hidden_state)
output = self.linear(lstm_out)
return output, hidden_state
```
这个类接受以下参数:
- `input_size`:LSTM 的输入特征数量。
- `hidden_size`:LSTM 的隐藏单元数量。
- `output_size`:模型的输出特征数量。
- `num_layers`:LSTM 的层数,默认为 1。
- `batch_first`:输入张量的第一个维度是否为 batch 的大小,默认为 True。
`LSTM_LM` 类包含一个 LSTM 层和一个线性层,输入是一个张量序列 `input_seq` 和一个 LSTM 隐藏状态 `hidden_state`(默认为 None)。在前向传播中,`input_seq` 会被送入 LSTM 层,得到 LSTM 输出 `lstm_out` 和最后一个时间步的隐藏状态 `hidden_state`。`lstm_out` 会被送入线性层,得到模型的输出 `output`。
希望这个实现能够帮助你!