def forward(self, x): print(x.shape) # 输出维度 if x.dim() != 3: # 为1d卷积判断 raise RuntimeError("{} accept 3D tensor as input".format( self.__name__)) mean = torch.mean(x, (1, 2), keepdim=True) print(mean.shape) var = torch.mean((x - mean) ** 2, (1, 2), keepdim=True) print(var.shape) # N x C x L if self.elementwise_affine: x = self.weight * (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) + self.bias else: x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) print(x.shape) return x
时间: 2023-12-15 19:06:27 浏览: 32
这段代码是一个 PyTorch 中的 Batch Normalization 层的前向计算过程。Batch Normalization 是一种常用的神经网络正则化方法,通过对每个 batch 数据进行标准化,加快网络训练速度,减小过拟合风险。具体地,这段代码实现了以下步骤:
1. 输出输入数据的维度信息
2. 判断输入数据是否为 3 维,如果不是则抛出异常
3. 对每个 batch 的数据计算均值和方差
4. 对每个数据进行标准化,即将每个数据减去均值,除以标准差
5. 如果 `elementwise_affine` 为 True,则对标准化后的数据进行缩放和平移操作,否则直接输出标准化后的数据
6. 输出输出数据的维度信息,并返回输出数据
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def forward(self, x): print(x.shape) if x.dim() >= 3: raise RuntimeError( "{} accept 1/2D tensor as input, but got {:d}".format( self.__name__, x.dim())) if x.dim() == 1: x = torch.unsqueeze(x, 0) print(x.shape)
这段代码是一个PyTorch模型的前向传递函数,用于将输入张量x进行处理。其中,首先通过print(x.shape)语句打印x的形状,以便在调试时观察。接着,通过if语句判断x的维度是否大于等于3,如果是则抛出一个运行时错误。然后,再次通过print(x.shape)语句打印处理后的x的形状。如果x的维度为1,则通过torch.unsqueeze(x, 0)将其扩展为2维张量。最后返回处理后的x。
class Conv1D(nn.Conv1d): #对由几个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。 def __init__(self, *args, **kwargs): super(Conv1D, self).__init__(*args, **kwargs) def forward(self, x, squeeze=False): print(x.shape) # x: N x C x L if x.dim() not in [2, 3]: raise RuntimeError("{} accept 2/3D tensor as input".format( self.__name__)) x = super().forward(x if x.dim() == 3 else torch.unsqueeze(x, 1))#增加一个维度 print(x.shape) if squeeze: x = torch.squeeze(x) print(x.shape) return x
这是一个使用 PyTorch 实现的 1D 卷积神经网络的类定义。这个类继承自 `nn.Conv1d`。在 `__init__` 方法中,它调用了父类的构造函数。在 `forward` 方法中,它首先检查输入的张量维度是否是 2 或 3,如果不是则抛出一个异常。接着它调用了父类的 `forward` 方法进行卷积操作,如果输入张量的维度是 2,则需要在第二维上增加一个维度。最后根据参数 `squeeze` 是否为 True 来决定是否要去除张量中维度为 1 的维度。该方法返回处理后的张量。