for i in range(n_fea2): mmin = np.min(fea2_train[:, :, i]) mmax = np.max(fea2_train[:, :, i]) fea2_train[:, :, i] = (fea2_train[:, :, i] - mmin) / (mmax - mmin)
时间: 2024-04-13 19:27:31 浏览: 8
这段代码是用于对一个三维数组 fea2_train 进行特征归一化的操作。具体来说,它对 fea2_train 的第三个维度的每个特征进行归一化处理。
首先,通过循环遍历 range(n_fea2),从 0 到 n_fea2-1,获取每个特征的索引 i。
然后,使用 numpy 库中的 min 和 max 函数,分别计算 fea2_train 在第三个维度上特征 i 的最小值 mmin 和最大值 mmax。
接下来,通过对 fea2_train 在第三个维度上特征 i 的所有元素进行归一化计算。具体操作是将每个元素减去最小值 mmin,然后除以最大值和最小值之间的差值 (mmax - mmin)。
最后,将归一化后的值赋回原来的数组 fea2_train 中的相应位置。
这段代码的目的是确保在特征维度上的数值范围被映射到 [0, 1] 的区间内,以提高特征的可比性和模型训练的稳定性。
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逐行解释代码: def forward_Boosting(self, x, weight_mat=None): out = self.gru_features(x) fea = out[0] if self.use_bottleneck: fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :]) fc_out = self.fc(fea_bottleneck).squeeze() else: fc_out = self.fc_out(fea[:, -1, :]).squeeze() out_list_all = out[1] out_list_s, out_list_t = self.get_features(out_list_all) loss_transfer = torch.zeros((1,)).cuda() if weight_mat is None: weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda() else: weight = weight_mat dist_mat = torch.zeros(self.num_layers, self.len_seq).cuda() for i in range(len(out_list_s)): criterion_transder = TransferLoss( loss_type=self.trans_loss, input_dim=out_list_s[i].shape[2]) for j in range(self.len_seq): loss_trans = criterion_transder.compute( out_list_s[i][:, j, :], out_list_t[i][:, j, :]) loss_transfer = loss_transfer + weight[i, j] * loss_trans dist_mat[i, j] = loss_trans return fc_out, loss_transfer, dist_mat, weight
逐行解释这段代码:
1. `def forward_Boosting(self, x, weight_mat=None):`:这是一个方法定义,接受输入张量`x`和权重矩阵`weight_mat`(可选参数)作为输入。
2. `out = self.gru_features(x)`:将输入张量`x`传递给`self.gru_features`方法进行特征提取,得到一个包含特征张量和其他信息的元组`out`。
3. `fea = out[0]`:从元组`out`中获取特征张量,赋值给变量`fea`。
4. `if self.use_bottleneck:`:如果模型使用了瓶颈层(`self.use_bottleneck=True`),则执行以下代码块:
- `fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :])`:将`fea[:, -1, :]`传递给瓶颈层`self.bottleneck`进行处理,得到瓶颈层的输出张量,赋值给变量`fea_bottleneck`。
- `fc_out = self.fc(fea_bottleneck).squeeze()`:将瓶颈层的输出张量传递给全连接层`self.fc`进行处理,得到最终的输出张量`fc_out`。使用`squeeze()`方法将张量中的维度为1的维度去除。
5. `else:`:如果没有使用瓶颈层,则执行以下代码块:
- `fc_out = self.fc_out(fea[:, -1, :]).squeeze()`:将`fea[:, -1, :]`传递给输出层`self.fc_out`进行处理,得到最终的输出张量`fc_out`。同样,使用`squeeze()`方法将张量中的维度为1的维度去除。
6. `out_list_all = out[1]`:从元组`out`中获取其他信息,赋值给变量`out_list_all`。
7. `out_list_s, out_list_t = self.get_features(out_list_all)`:调用`self.get_features`方法将`out_list_all`划分为两个特征列表`out_list_s`和`out_list_t`。
8. `loss_transfer = torch.zeros((1,)).cuda()`:创建一个大小为`(1,)`的零张量,并将其移动到GPU上进行计算,用于存储损失值`loss_transfer`。
9. `if weight_mat is None:`:如果权重矩阵`weight_mat`为`None`,则执行以下代码块:
- `weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda()`:创建一个大小为`(self.num_layers, self.len_seq)`的张量,每个元素初始化为`(1.0 / self.len_seq)`,并将其移动到GPU上进行计算,赋值给变量`weight`。用于存储权重值。
10. `else:`:如果权重矩阵`weight_mat`不为`None`,则执行以下代码块:
- `weight = weight_mat`:将输入的权重矩阵`weight_mat`赋值给变量`weight`。
11. `dist_mat = torch.zeros(self.num_layers, self.len_seq).cuda()`:创建一个大小为`(self.num_layers, self.len_seq)`的零张量,并将其移动到GPU上进行计算,用于存储距离矩阵`dist_mat`。
12. `for i in range(len(out_list_s)):`:对特征列表`out_list_s`进行迭代,循环变量为`i`。
- `criterion_transder = TransferLoss(loss_type=self.trans_loss, input_dim=out_list_s[i].shape[2])`:根据损失类型和特征维度创建一个TransferLoss的实例,赋值给变量`criterion_transder`。
- `for j in range(self.len_seq):`:对时间步进行迭代,循环变量为`j`。
- `loss_trans = criterion_transder.compute(out_list_s[i][:, j, :], out_list_t[i][:, j, :])`:计算TransferLoss损失值,传入当前时间步的特征张量`out_list_s[i][:, j, :]`和目标特征张量`out_list_t[i][:, j, :]`,并将计算得到的损失值赋值给变量`loss_trans`。
- `loss_transfer = loss_transfer + weight[i, j] * loss_trans`:根据权重值将损失值加权累加到总损失值`loss_transfer`中。
- `dist_mat[i, j] = loss_trans`:将损失值存储到距离矩阵`dist_mat`的对应位置上。
13. `return fc_out, loss_transfer, dist_mat, weight`:返回最终的输出张量`fc_out`、损失值`loss_transfer`、距离矩阵`dist_mat`和权重矩阵`weight`作为结果。
def build_concat_volume(refimg_fea, targetimg_fea, maxdisp): B, C, H, W = refimg_fea.shape volume = refimg_fea.new_zeros([B, 2 * C, maxdisp, H, W]) for i in range(maxdisp): if i > 0: volume[:, :C, i, :, :] = refimg_fea[:, :, :, :] volume[:, C:, i, :, i:] = targetimg_fea[:, :, :, :-i] else: volume[:, :C, i, :, :] = refimg_fea volume[:, C:, i, :, :] = targetimg_fea volume = volume.contiguous() return volume
这段代码是一个函数,用于构建拼接体积。它接受三个输入参数:参考图像特征(refimg_fea)、目标图像特征(targetimg_fea)和最大视差值(maxdisp)。
在函数内部,首先从参考图像特征的形状中提取出B(batch size)、C(通道数)、H(高度)和W(宽度)。
然后,创建了一个大小为[B, 2 * C, maxdisp, H, W]的全零张量(volume)。这个张量将用于存储拼接体积。
通过一个for循环遍历每个视差值i。在循环内部,如果i大于0,则将refimg_fea的特征复制到volume[:, :C, i, :, :]中,并将targetimg_fea的特征复制到volume[:, C:, i, :, i:]中。这样,在volume张量中的每个切片中,前C个通道存储了refimg_fea的特征,后C个通道存储了targetimg_fea的特征。
如果i等于0,则直接将refimg_fea的特征复制到volume[:, :C, i, :, :]中,并将targetimg_fea的特征复制到volume[:, C:, i, :, :]中。
最后,通过调用contiguous函数,将volume张量变为连续的内存布局,并将其作为输出返回。