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 22:04:31 浏览: 24
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。