def forward(self, InData): x = self.conv(InData) x = x.reshape(-1, 6 * 18 * self.M) x = self.dense(x) return x

时间: 2024-01-03 19:04:31 浏览: 25
这是神经网络的前向传播函数。它接受一个输入 InData,并对其进行前向计算得到输出。 首先,将输入 InData 输入到卷积层序列 conv 中,得到特征图 x。然后,将特征图 x 进行形状变换,将其从4维张量变成2维张量。这里使用了 x.reshape(-1, 6 * 18 * self.M) 来实现形状变换,其中 -1 表示自动计算该维度的大小,6 * 18 * self.M 表示目标形状的大小。 接下来,将形状变换后的特征图 x 输入到全连接层序列 dense 中,得到最终的输出向量。 最后,将输出向量返回作为函数的输出。这里没有进行激活函数的操作,因为在后续的损失函数中可能会使用带有激活函数的损失函数(如交叉熵),所以在这里不需要手动添加激活函数。
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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

这个类实现了一个卷积神经网络层,其中使用了贝叶斯方法对卷积核进行约束,使其满足一定的先验分布。 通过类的初始化函数,用户可以指定输入通道数、输出通道数、卷积核大小、卷积步长和填充大小等参数。 在类的初始化函数中,首先通过类的成员变量存储输入通道数、输出通道数、卷积核大小、卷积步长和填充大小等参数。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参数数量,因为中心位置的参数总是固定为 -1。 在 BayarConv2d 类中,还定义了一个名为 bayarConstraint 的函数,用于对卷积核进行约束。在这个函数中,首先将 self.kernel 的维度转换为 (kernel_size ** 2 - 1, in_channels, out_channels),然后对 self.kernel 的第一个维度进行归一化,使得每个卷积核的参数总和为 1。接着,将 self.kernel 的维度再次转换为 (in_channels, out_channels, kernel_size ** 2 - 1),然后使用 torch.cat() 函数将中心位置的 -1 插入到 self.kernel 的第三个维度的中心位置,得到最终的约束卷积核 real_kernel。最后,将 real_kernel 的维度转换为 (out_channels, in_channels, kernel_size, kernel_size)。 最后,定义了 forward 函数,实现了 BayarConv2d 类的前向传播过程。在 forward 函数中,使用 PyTorch 的 F.conv2d() 函数对输入进行卷积操作,其中卷积核为调用 bayarConstraint 函数得到的约束卷积核 real_kernel。

class ResidualBlock(nn.Module): def init(self, in_channels, out_channels, dilation): super(ResidualBlock, self).init() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU() ) self.attention = nn.Sequential( nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.Sigmoid() ) self.downsample = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) if in_channels != out_channels else None def forward(self, x): residual = x out = self.conv(x) attention = self.attention(out) out = out * attention if self.downsample: residual = self.downsample(residual) out += residual return out class VMD_TCN(nn.Module): def init(self, input_size, output_size, n_k=1, num_channels=16, dropout=0.2): super(VMD_TCN, self).init() self.input_size = input_size self.nk = n_k if isinstance(num_channels, int): num_channels = [num_channels*(2**i) for i in range(4)] self.layers = nn.ModuleList() self.layers.append(nn.utils.weight_norm(nn.Conv1d(input_size, num_channels[0], kernel_size=1))) for i in range(len(num_channels)): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_channels[i-1] if i > 0 else num_channels[0] out_channels = num_channels[i] self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) self.pool = nn.AdaptiveMaxPool1d(1) self.fc = nn.Linear(num_channels[-1], output_size) self.w = nn.Sequential(nn.Conv1d(num_channels[-1], num_channels[-1], kernel_size=1), nn.Sigmoid()) # 特征融合 门控系统 # self.fc1 = nn.Linear(output_size * (n_k + 1), output_size) # 全部融合 self.fc1 = nn.Linear(output_size * 2, output_size) # 只选择其中两个融合 self.dropout = nn.Dropout(dropout) # self.weight_fc = nn.Linear(num_channels[-1] * (n_k + 1), n_k + 1) # 置信度系数,对各个结果加权平均 软投票思路 def vmd(self, x): x_imfs = [] signal = np.array(x).flatten() # flatten()必须加上 否则最后一个batch报错size不匹配! u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha=512, tau=0, K=self.nk, DC=0, init=1, tol=1e-7) for i in range(u.shape[0]): imf = torch.tensor(u[i], dtype=torch.float32) imf = imf.reshape(-1, 1, self.input_size) x_imfs.append(imf) x_imfs.append(x) return x_imfs def forward(self, x): x_imfs = self.vmd(x) total_out = [] # for data in x_imfs: for data in [x_imfs[0], x_imfs[-1]]: out = data.transpose(1, 2) for layer in self.layers: out = layer(out) out = self.pool(out) # torch.Size([96, 56, 1]) w = self.w(out) out = w * out # torch.Size([96, 56, 1]) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) total_out.append(out) total_out = torch.cat(total_out, dim=1) # 考虑w1total_out[0]+ w2total_out[1],在第一维,权重相加得到最终结果,不用cat total_out = self.dropout(total_out) output = self.fc1(total_out) return output优化代码

1. 代码中的注释最好用英文,这样可以方便其他国家的程序员阅读和理解。 2. 在ResidualBlock类中,应该将init()改为__init__(),这是Python中的一个特殊方法,用于初始化类的实例变量。 3. 对于VMD_TCN类中的layers部分,可以使用一个for循环来代替多次重复的代码。例如: ``` for i in range(len(num_channels)): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_channels[i-1] if i > 0 else num_channels[0] out_channels = num_channels[i] self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) ``` 4. 不建议在forward()函数中使用numpy数组,应该使用PyTorch张量来保证代码的可重复性和GPU加速。例如,将self.vmd(x)中的signal变量改为torch.tensor(signal, dtype=torch.float32)。 5. 对于全连接层的输入尺寸,可以使用num_channels[-1] * self.nk代替output_size * (self.nk + 1),这样可以避免使用self.nk + 1这个魔数。 6. 在vmd()函数中,x_imfs可以使用PyTorch张量来存储,而不是使用Python列表。例如,可以使用torch.zeros((self.nk+1, self.input_size))来创建一个张量,并将每个u[i]复制到对应的张量中。这样可以避免在循环中多次创建张量,提高代码的效率。 7. 在forward()函数中,可以使用torch.cat()函数来将所有输出张量连接起来,而不是使用Python列表。例如,可以将total_out定义为一个空的张量,然后在每次迭代中使用torch.cat()函数将输出张量连接到total_out中。这样可以避免在循环中多次分配内存,提高代码的效率。

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arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr1, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['month', 'sales']) sales = data['sales'].values.astype(np.float32) sales_mean = sales.mean() sales_std = sales.std() sales = abs(sales - sales_mean) / sales_std train_data = sales[:-1] test_data = sales[-12:] def create_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(11, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=512, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dense(1, activation='linear')) return model model = create_model() BATCH_SIZE = 16 BUFFER_SIZE = 100 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_data) train_dataset = train_dataset.window(11, shift=1, drop_remainder=True) train_dataset = train_dataset.flat_map(lambda window: window.batch(11)) train_dataset = train_dataset.map(lambda window: (window[:-1], window[-1:])) train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(1) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') history = model.fit(train_dataset, epochs=100, verbose=0) test_input = test_data[:-1] test_input = np.reshape(test_input, (1, 11, 1)) predicted_sales = model.predict(test_input)[0][0] * sales_std + sales_mean test_prediction = model.predict(test_input) y_test=test_data[1:12] y_pred=test_prediction y_pred = test_prediction.ravel() print("预测下一个月的销量为:", predicted_sales),如何将以下代码稍作修改插入到上面的最后,def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平:{},预测准确率:{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

以下代码出现input depth must be evenly divisible by filter depth: 1 vs 3错误是为什么,代码应该怎么改import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.applications.vgg16 import VGG16 import numpy # 加载FER2013数据集 with open('E:/BaiduNetdiskDownload/fer2013.csv') as f: content = f.readlines() lines = numpy.array(content) num_of_instances = lines.size print("Number of instances: ", num_of_instances) # 定义X和Y X_train, y_train, X_test, y_test = [], [], [], [] # 按行分割数据 for i in range(1, num_of_instances): try: emotion, img, usage = lines[i].split(",") val = img.split(" ") pixels = numpy.array(val, 'float32') emotion = np_utils.to_categorical(emotion, 7) if 'Training' in usage: X_train.append(pixels) y_train.append(emotion) elif 'PublicTest' in usage: X_test.append(pixels) y_test.append(emotion) finally: print("", end="") # 转换成numpy数组 X_train = numpy.array(X_train, 'float32') y_train = numpy.array(y_train, 'float32') X_test = numpy.array(X_test, 'float32') y_test = numpy.array(y_test, 'float32') # 数据预处理 X_train /= 255 X_test /= 255 X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 48, 48, 1) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 48, 48, 1) # 定义VGG16模型 vgg16_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(48, 48, 3)) # 微调模型 model = Sequential() model.add(vgg16_model) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(7, activation='softmax')) for layer in model.layers[:1]: layer.trainable = False # 定义优化器和损失函数 sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 数据增强 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True) datagen.fit(X_train) # 训练模型 model.fit_generator(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), steps_per_epoch=len(X_train) / 32, epochs=10) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32) print("Test Loss:", score[0]) print("Test Accuracy:", score[1])

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Model, Input from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) # 将数据转换为Numpy数组 data = data.values # 定义输入形状 input_shape = (data.shape[1], 1) # 定义深度残差网络 def residual_network(inputs): # 第一层卷积层 x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(data.shape[1], activation="linear")(x) outputs = Add()([x, inputs]) return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 训练模型 model.fit(data[..., np.newaxis], np.squeeze(data), epochs=100) # 预测数据 predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis]) predicted_data = np.squeeze(predicted_data) # 可视化去噪前后的数据 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8)) for i in range(3): axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal") axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal") axs[i].legend() plt.savefig("denoised_signal.png") # 将去噪后的数据保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"]) df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)报错为Traceback (most recent call last): File "G:\project2\main.py", line 51, in <module> model.fit(data[..., np.newaxis], np.squeeze(data), epochs=100) File "G:\python\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1154, in fit batch_size=batch_size) File "G:\python\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 621, in _standardize_user_data exception_prefix='target') File "G:\python\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py", line 135, in standardize_input_data 'with shape ' + str(data_shape)) ValueError: Error when checking target: expected add_6 to have 3 dimensions, but got array with shape (575206, 3)

使用遗传算法优化神经网络模型的超参数(可选超参数包括训练迭代次数,学习率,网络结构等)的代码,原来的神经网络模型如下:import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载MNIST数据集 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) # 划分验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42) def create_model(): model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) return model model = create_model() # 定义优化器、损失函数和评估指标 optimizer = Adam(learning_rate=0.001) loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy() metrics = ['accuracy'] # 编译模型 model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) # 设置超参数 epochs = 10 batch_size = 32 # 开始训练 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val)) # 评估模型 test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test Loss:', test_loss) print('Test Accuracy:', test_accuracy)

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基于Springboot的社区医院管理服务系统

"基于Springboot的社区医院管理服务系统是一个使用Java技术,Springboot框架和MySQL数据库开发的本科生毕设项目。系统实现了包括首页、个人中心、用户管理、医生管理、预约医生、就诊信息、诊疗方案、病历信息、健康档案、费用信息和系统管理等功能,旨在提供一个高效便捷的社区医院管理平台,提高服务效率和系统适应性。" 这篇摘要描述了一个基于Web的社区医院管理服务系统,其目标是解决社区医院在信息管理上的难题。系统采用了Java编程语言,利用Springboot框架构建,这使得系统具备了强大的后端支持,能够处理复杂的业务逻辑和数据操作。同时,结合MySQL数据库,确保了数据的稳定存储和快速查询。这样的技术组合在当前信息化时代下,可以实现对社区医院各种信息的高效管理和更新。 系统的核心功能包括用户管理,允许管理员轻松地添加、修改和删除用户信息;医生管理,便于调度和跟踪医生的工作状态;预约医生功能,使患者能够在线预约医疗服务;就诊信息管理,确保医疗记录的准确无误;诊疗方案和病历信息管理,方便医生查阅和更新病人的治疗计划;健康档案管理,为每个用户提供个性化的健康记录;费用信息管理,帮助医院进行财务管理;以及系统管理,用于维护和优化整个系统的运行。 该系统不仅简化了管理员的工作,提高了社区医院的服务效率,还降低了运营成本。同时,通过数字化的方式,向客户和潜在客户展示社区医院的全面信息,提升了服务质量。此外,系统的良好兼容性和适应性使其能够应对不同环境的需求,增强了系统在竞争中的优势。 论文作者通过深入研究和实践,总结了系统的设计背景、技术选型、功能分析和详细设计过程,分享了开发过程中的心得体会。关键词“Java技术”、“社区医院管理服务系统”和“MySQL”表明了系统的关键技术和应用领域。 这个基于Springboot的社区医院管理服务系统是一个综合性的解决方案,它利用先进的信息技术改进了社区医院的服务流程,提升了用户体验,同时也为管理员提供了高效的工具,推动了社区医疗服务行业的现代化进程。