squeeze = tf.squeeze(output, [4]) transpose = tf.transpose(squeeze, [0, 2, 3, 1])

时间: 2024-01-23 21:02:55 浏览: 169
这段代码将张量 output 经过 squeeze() 函数之后，再经过 transpose() 函数进行转置。具体来说，squeeze() 函数将张量 output 的第 4 个维度压缩掉，然后 transpose() 函数将剩余维度按照指定顺序进行转置，得到新的张量 transpose。 在这个例子中，[0, 2, 3, 1] 表示将第 0、2、3、1 个维度进行转置。具体来说，第 0 个维度保持不变，第 2 个维度变成新张量的第 1 个维度，第 3 个维度变成新张量的第 2 个维度，第 1 个维度变成新张量的第 3 个维度。这个操作主要是为了将张量的维度重新排列，以满足后续运算的需求。 需要注意的是，在使用 transpose() 函数时，你需要指定需要变换的维度的顺序。在这个例子中，[0, 2, 3, 1] 表示将第 0、2、3、1 个维度进行转置。如果你需要变换多个维度的顺序，可以将它们放在一个列表中，例如 [1, 2, 3, 0] 表示将第 1、2、3、0 个维度进行转置。
相关问题

详细分析代码“def cnn_model(features, target): target = tf.one_hot(target, 15, 1, 0) #对词编码 word_vectors = tf.contrib.layers.embed_sequence(features ,vocab_size=n_words ,embed_dim=EMBEDDING_SIZE ,scope='words') word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3) with tf.variable_scope('CNN_Layer1'): # 添加卷积层做滤波 conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors ,N_FILTERS #滤波数10 ,FILTER_SHAPE1 ,padding='VALID') # 添加RELU非线性 conv1 = tf.nn.relu(conv1) # 最大池化 pool1 = tf.nn.max_pool(conv1 ,ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1]#ksize池化窗口大小[1,4,1,1] ,strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1]#步长[1,2,1,1] ,padding='SAME')#填充补0 # 对矩阵进行转置，以满足形状 pool1 = tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2]) with tf.variable_scope('CNN_Layer2'):”每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释

代码分析如下： ```python def cnn_model(features, target): # 对target进行one-hot编码 target = tf.one_hot(target, 15, 1, 0) # 对features中的词进行embedding，得到词向量 word_vectors = tf.contrib.layers.embed_sequence(features, vocab_size=n_words, embed_dim=EMBEDDING_SIZE, scope='words') # 在词向量上增加一个维度，用于卷积 word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3) with tf.variable_scope('CNN_Layer1'): # 添加卷积层 conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors, N_FILTERS, FILTER_SHAPE1, padding='VALID') # 对卷积结果进行ReLU非线性变换 conv1 = tf.nn.relu(conv1) # 对卷积结果进行最大池化 pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1], strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1], padding='SAME') # 对池化结果进行转置，以满足形状要求 pool1 = tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2]) with tf.variable_scope('CNN_Layer2'): # 添加卷积层 conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1, N_FILTERS, FILTER_SHAPE2, padding='VALID') # 对卷积结果进行ReLU非线性变换 conv2 = tf.nn.relu(conv2) # 对卷积结果进行最大池化 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 将池化结果送入全连接层，输出最终的分类结果 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework.get_global_step(), optimizer='Adam', learning_rate=LEARNING_RATE) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op) ``` 1. `tf.one_hot(target, 15, 1, 0)`：对target进行one-hot编码，将每个词转化为一个长度为15的向量，其中对应的位置为1，其余为0。 2. `tf.contrib.layers.embed_sequence(features, vocab_size=n_words, embed_dim=EMBEDDING_SIZE, scope='words')`：对features（即输入的词）进行embedding，将每个词转化为一个EMBEDDING_SIZE维的向量。 3. `tf.expand_dims(word_vectors, 3)`：在词向量上增加一个维度，用于卷积。 4. `tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors, N_FILTERS, FILTER_SHAPE1, padding='VALID')`：添加卷积层，使用N_FILTERS个大小为FILTER_SHAPE1的滤波器进行卷积操作。 5. `tf.nn.relu(conv1)`：对卷积结果进行ReLU非线性变换。 6. `tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1], strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1], padding='SAME')`：对卷积结果进行最大池化，使用大小为POOLING_WINDOW的池化窗口，步长为POOLING_STRIDE。 7. `tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2])`：对池化结果进行转置，将第3维和第4维交换，以满足后续卷积层的输入要求。 8. `tf.contrib.layers.convolution2d(pool1, N_FILTERS, FILTER_SHAPE2, padding='VALID')`：添加卷积层，使用N_FILTERS个大小为FILTER_SHAPE2的滤波器进行卷积操作。 9. `tf.nn.relu(conv2)`：对卷积结果进行ReLU非线性变换。 10. `tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1])`：对卷积结果进行最大池化，并去除不必要的维度。 11. `tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None)`：将池化结果送入全连接层，输出最终的分类结果。 12. `tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits)`：计算损失函数，使用softmax交叉熵作为损失函数。 13. `tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework.get_global_step(), optimizer='Adam', learning_rate=LEARNING_RATE)`：使用Adam优化器最小化损失函数，更新模型参数。

对以下代码进行注解 def tiled_conv_layer(input_img, tiling_factor, tile_size, kernel_size, name='tiling_conv', regularizer=None, nonneg=False): dims = input_img.get_shape().as_list() with tf.variable_scope(name): kernel_lists = [[tf.get_variable('kernel_%d%d'%(i,j), shape=(kernel_size, kernel_size, 1, 1), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) for i in range(tiling_factor)] for j in range(tiling_factor)] pad_one, pad_two = np.ceil((tile_size - kernel_size)/2).astype(np.uint32), np.floor((tile_size - kernel_size)//2).astype(np.uint32) kernels_pad = [[tf.pad(kernel, [[pad_one, pad_two], [pad_one, pad_two], [0,0], [0,0]]) for kernel in kernels] for kernels in kernel_lists] #[tf.summary.image('kernel_%d%d'%(i,j), tf.transpose(kernel, [2,0,1,3])) for j, kernel_list in enumerate(kernels_pad) for i, kernel in enumerate(kernel_list) ] psf = tf.concat([tf.concat(kernel_list, axis=0) for kernel_list in kernels_pad], axis=1) if regularizer is not None: tf.contrib.layers.apply_regularization(regularizer, weights_list=[tf.transpose(psf, [2,0,1,3])]) if nonneg: psf = tf.abs(psf) tf.summary.image("tiled_psf", tf.expand_dims(tf.squeeze(psf, -1), 0)) img_pad = np.ceil(tile_size * tiling_factor / 2).astype(np.uint32) input_img_pad = tf.pad(input_img, [[0,0],[img_pad,img_pad],[img_pad,img_pad],[0,0]]) output_img = fft_conv2d(input_img, psf) #output_img = tf.slice(output_img, [0,img_pad,img_pad,0], [-1,dims[1],dims[2],-1]) return output_img

这段代码定义了一个函数tiled_conv_layer，它接受一些输入参数并返回一个输出。 函数内部的操作如下： - 获取输入图像的维度信息。 - 进入一个名为name的变量作用域。 - 创建一个包含tiling_factor x tiling_factor个卷积核的列表，每个卷积核大小为kernel_size x kernel_size x 1 x 1。这些卷积核的初始化使用了Xavier初始化器。 - 计算pad_one和pad_two两个值，用于对卷积核进行填充。 - 对每个卷积核进行填充操作，将pad_one和pad_two应用于卷积核的两个维度。 - 将填充后的卷积核拼接成一个大的卷积核psf。 - 如果regularizer参数非空，则对psf应用正则化。 - 如果nonneg参数为True，则对psf取绝对值。 - 将psf转换为图像格式，并在TensorBoard中记录。 - 计算图像填充大小img_pad。 - 对输入图像进行填充操作，使用img_pad对图像的四个维度进行填充。 - 使用fft_conv2d函数对填充后的输入图像和psf进行卷积操作。 - 根据需要对输出图像进行裁剪。 - 返回输出图像。 请注意，这段代码使用了一些TensorFlow的函数和操作，其中一些函数和操作可能需要进一步了解TensorFlow的相关知识。
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q_j_400.append(tf.squeeze(tf.matmul(tf.transpose(u, [0, 2, 1]), tf.expand_dims(tf.nn.softmax(u_logits[j]), -1)), [2])) test_result = tf.stack(q_j_400) test_result = tf.transpose(test_result, [1, 0,...
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3 4]创建2x2矩阵。 - 索引矩阵：使用eye(n)生成n阶单位矩阵，zeros(m,n)生成m x n的零矩阵，ones(m,n)生成全1矩阵。 - 范围矩阵：linspace(a,b,n)生成从a到b的等差序列，包含n个元素；logspace(a,b,n)...

def init_weights(self): initrange = 0.1 self.decoder.bias.data.zero_() self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) def forward(self,src): src = src.unsqueeze(2) if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src): device = src.device mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device) self.src_mask = mask src = self.pos_encoder(src) #print('##src',src.shape,self.src_mask.shape) output_1 = self.transformer_encoder(src) #, self.src_mask) output = output_1[0, :, :] output=torch.sum(output,dim=0) # output = self.decoder(output_1[-1]).squeeze(1) return output def _generate_square_subsequent_mask(self, sz): mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) return mask

在前向传播的函数中，首先将输入的src张量增加一个维度，然后通过位置编码器对输入进行编码，接着将编码后的输入传入Transformer的encoder中进行编码，得到输出output_1。在这段代码中，未使用self.src_mask，因此...

def attention_sublayers(self, feats, embedding_layers, latent): feats = feats.view((feats.size(0), self.k, -1)) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = feats + latent.unsqueeze(1) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = embedding_layers(feats).squeeze(-1) p = F.softmax(feats, dim=1) return p def forward(self, x): conv2_2 = self.conv2_2(x) conv3_4 = self.conv3_4(conv2_2) conv4_4 = self.conv4_4(conv3_4) conv5_4 = self.conv5_4(conv4_4) x = F.relu(self.fc4(self.fc_layers(self.tail_layer(conv5_4).view(-1, 25088)))) attr = self.bn1(x[:, :self.k]) latent = self.bn2(x[:, self.k:]) feats_0 = self.extract_0(conv2_2) feats_1 = self.extract_1(conv3_4) feats_2 = self.extract_2(conv4_4) feats_3 = self.extract_3(conv5_4) # N x k x 14 x 14 p_0 = self.attention_sublayers(feats_0, self.fc0, latent) p_1 = self.attention_sublayers(feats_1, self.fc1, latent) p_2 = self.attention_sublayers(feats_2, self.fc2, latent) p_3 = self.attention_sublayers(feats_3, self.fc3, latent) # N x k p = p_0 + p_1 + p_2 + p_3

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数，该模型使用了注意力机制（attention mechanism）来提高其性能。 首先，输入 x 经过几个卷积层和全连接层得到一个特征向量 x，我们可以把这个特征向量分成两部分，一部分...

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x，使最后输出为[16,1,50,50,]。

y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def __init__(self): super().__init__()...

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def __init__(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x输出为[16,1,50,50]

很好，你已经成功地定义了一个带有 ECA 模块的 ResNet50，以及一个图像去噪模型 ImageDenoising，输出大小为 [16, 1, 50, 50]。在 ImageDenoising 的 forward 函数中，你首先将输入 x 传递给 conv1，然后对其进行 ...

class MultiHeadAttentionGraph(nn.Module): def __init__(self, n_head, d_model, d_k, d_v, dropout=0.1): super().__init__() self.n_head = n_head self.d_model = d_model self.d_k = d_k self.d_v = d_v self.W_Q = nn.Linear(d_model, n_head*d_k) # account for the fact that the relational edge information has double # the length self.W_K = nn.Linear(d_model*2, n_head*d_k) self.W_V = nn.Linear(d_model*2, n_head*d_v) self.W_O = nn.Linear(n_head*d_v, d_model) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_model) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, nodes, edges): n_batch, n_nodes, n_neighbors = edges.shape[:3] Q = self.W_Q(nodes).view([n_batch, n_nodes, 1, self.n_head, 1, self.d_k]) K = self.W_K(edges).view([n_batch, n_nodes, n_neighbors, self.n_head, self.d_k, 1]) attention = torch.matmul(Q, K).view([n_batch, n_nodes, n_neighbors, self.n_head]).transpose(-2,-1) attention = attention /np.sqrt(self.d_k) attention = self.softmax(attention) V = self.W_V(edges).view([n_batch, n_nodes, n_neighbors, self.n_head, self.d_v]).transpose(2,3) attention = attention.unsqueeze(-2) output = torch.matmul(attention, V).view([n_batch, n_nodes, self.d_v*self.n_head]) output = self.W_O(output) output = self.dropout(output) output = self.layer_norm(output + nodes) attention = attention.squeeze(-2).transpose(-2,-1) return output, attention

其中，nodes的形状为(batch_size, num_nodes, d_model)，edges的形状为(batch_size, num_nodes, num_neighbors, 2*d_model)，其中2*d_model表示每条关系信息包含起点和终点的节点特征。 在forward方法中，首先通过...

def forward(self, x, y=None): p1 = self.p1_3(self.p1_2(self.p1_1(x))) p2 = self.p2_6(self.p2_5(self.p2_4(self.p2_3(self.p2_2(self.p2_1(x)))))) x = torch.mul(p1, p2) x = self.primary_capsules(x) x = self.digit_capsules(x).squeeze().transpose(0, 1) classes = (x ** 2).sum(dim=-1) ** 0.5 classes = F.softmax(classes, dim=-1) if y is None: # In all batches, get the most active capsule. _, max_length_indices = classes.max(dim=1) y = torch.eye(NUM_CLASSES).cuda().index_select(dim=0, index=max_length_indices.data) reconstructions = self.decoder((x * y[:, :, None]).reshape(x.size(0), -1)) return classes, reconstructions

1. 使用两个并行的卷积神经网络分别提取图像的局部和全局特征，并将两部分特征通过乘法融合起来。 2. 将融合后的特征输入到胶囊网络中，得到图像的表示向量。 3. 使用胶囊网络的输出向量计算各个类别的概率分布，...

def forward(self,feature): N,C,S = feature.shape h = feature.reshape(N,1,C,S) h = self.spatial_conv(h) # h = self.m(h) h1 = self.temporal_conv_1(h) h2 = self.temporal_conv_2(h) h3 = self.temporal_conv_3(h) h = torch.cat([h1,h2,h3],1) # h = torch.squeeze(h) h = rearrange(h,'n c h w -> n c (h w)') ht = torch.transpose(h,1,2) h = (h@ht)/(S-1) h = self.t1(h) h = self.tan1(h) h = self.FC(h) return h 解释下以上代码，是否有全连接层，如果没有给出连接层代码

接着，它将这个张量分别输入到三个不同的时间卷积层self.temporal_conv_1、self.temporal_conv_2和self.temporal_conv_3中，得到三个不同的输出张量h1、h2和h3。 然后，它将这三个张量按照通道维度进行拼接，得到...

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) data = data.reshape(1, -1, 1) print(data.shape) # 定义模型 input = keras.Input(shape=(9, 1)) output = Conv1D(filters=1, kernel_size=3, padding='causal', activation='linear')(input) model = keras.Model(inputs=input, outputs=output, name="fs_feature") model.summary() # 获取模型中所有层的权重列表 weights_list = model.get_weights() print("权重列表：", weights_list) # 修改第一层的权重 weights = np.ones(3) / 3 weights_list[0] = np.transpose(np.array([weights])) # 设置所有层的权重 model.set_weights(weights_list) result = model.predict(data) print("原始数据：", data) print("滑动平均结果：", result.squeeze())出现错误

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) data = data.reshape(1, -1, 1) print(data.shape) input = keras.Input(shape=(9, 1)) output = Conv1D(filters=1, kernel_size=3, padding='causal', activation='...

class MHAlayer(nn.Module): def __init__(self, n_heads, cat, input_dim, hidden_dim, attn_dropout=0.1, dropout=0): super(MHAlayer, self).__init__() self.n_heads = n_heads self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.head_dim = self.hidden_dim / self.n_heads self.dropout = nn.Dropout(attn_dropout) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.norm = 1 / math.sqrt(self.head_dim) self.w = nn.Linear(input_dim * cat, hidden_dim, bias=False) self.k = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.v = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias=False) def forward(self, state_t, context, mask): ''' :param state_t: (batch_size,1,input_dim*3(GATembeding,fist_node,end_node)) :param context: （batch_size,n_nodes,input_dim） :param mask: selected nodes (batch_size,n_nodes) :return: ''' batch_size, n_nodes, input_dim = context.size() Q = self.w(state_t).view(batch_size, 1, self.n_heads, -1) K = self.k(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) V = self.v(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) Q, K, V = Q.transpose(1, 2), K.transpose(1, 2), V.transpose(1, 2) compatibility = self.norm * torch.matmul(Q, K.transpose(2, 3)) compatibility = compatibility.squeeze(2) mask = mask.unsqueeze(1).expand_as(compatibility) u_i = compatibility.masked_fill(mask.bool(), float("-inf")) scores = F.softmax(u_i, dim=-1) scores = scores.unsqueeze(2) out_put = torch.matmul(scores, V) out_put = out_put.squeeze(2).view(batch_size, self.hidden_dim) out_put = self.fc(out_put) return out_put

具体来说，这个模块输入了三个张量：state_t，context和mask，其中state_t是一个(batch_size,1,input_dim*3)的张量，context是一个(batch_size,n_nodes,input_dim)的张量，mask是一个(batch_size,n_nodes)的张量，...

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=tf.float32) # 定义滑动窗口的长度 window_size = 3 # 定义模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=1, kernel_size=window_size, padding='causal', activation='linear', input_shape=1)) # 设置卷积核的权重为均值滤波器 weights = np.ones(window_size) / window_size model.set_weights([np.transpose(np.array([weights]))]) # 对数据进行滑动平均处理 result = model.predict(data.reshape(1, -1, 1)) print("原始数据：", data) print("滑动平均结果：", result.squeeze())运行出错

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D import numpy as np 如果还有其他错误信息，请提供更多的信息，以便我可以更好地帮助您...

class LSTM_Atten(nn.Module): """搭建Decoder结构""" def init(self, look_back, pre_len): super(LSTM_Atten, self).init() self.lstm = nn.LSTM(input_size=1, # 1个输入特征 hidden_size=128, # 隐状态h扩展为为128维 num_layers=1, # 1层LSTM batch_first=True, # 输入结构为(batch_size, seq_len, feature_size). Default: False ) self.lstmcell = nn.LSTMCell(input_size=128, hidden_size=128) self.drop = nn.Dropout(0.2) # 丢弃率 self.fc1 = nn.Linear(256, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 1) self.look_back = look_back self.pre_len = pre_len self.Softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): H, (h, c) = self.lstm(x.float(), None) # 编码 h = h.squeeze(0) c = c.squeeze(0) H_pre = torch.empty((h.shape[0], self.pre_len, 128 * 2)).to(device) for i in range(self.pre_len): # 解码 h_t, c_t = self.lstmcell(h, (h, c)) # 预测 H = torch.cat((H, h_t.unsqueeze(1)), 1) h_atten = self.Atten(H) # 获取结合了注意力的隐状态 H_pre[:, i, :] = h_atten # 记录解码器每一步的隐状态 h, c = h_t, c_t # 将当前的隐状态与细胞状态记录用于下一个时间步 return self.fc2(self.fc1(H_pre)).squeeze(2) def Atten(self, H): h = H[:, -1, :].unsqueeze(1) # [batch_size,1,128] H = H[:, -1 - self.look_back:-1, :] # [batch_size,look_back,128] atten = torch.matmul(h, H.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) # 注意力矩阵 atten = self.Softmax(atten) atten_H = atten * H # 带有注意力的历史隐状态 atten_H = torch.sum(atten_H, dim=1).unsqueeze(1) # 按时间维度降维 return torch.cat((atten_H, h), 2).squeeze(1) 这段代码如何改能实现多特征的输入

atten = torch.matmul(h, H.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) # 注意力矩阵 atten = self.Softmax(atten) atten_H = atten * H # 带有注意力的历史隐状态 atten_H = torch.sum(atten_H, dim=1).unsqueeze(1) # ...

mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(axis=1) mask = F.one_hot(mask.long(), self.n_classes) mask = mask.transpose(0, 3, 1, 2)代码问题

3. 将处理后的mask张量的维度按照指定的顺序重排，即将批次大小（如果有的话）移动到第0个维度的位置，将通道数移动到第1个维度的位置，将高度移动到第2个维度的位置，将宽度移动到第3个维度的位置。这个重排可以...

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization...

class GAT(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads): super(GAT, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.attentions = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, out_dim) for _ in range(num_heads)]) # self.linear = nn.Linear(512, 128) self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim) def forward(self, x, adj): x = x.unsqueeze(1) x = x.transpose(2,0) x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, torch.zeros_like(alpha)) alpha = alpha / alpha.sum(dim=-2, keepdim=True) out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1) out=out.reshape(-1,128) # out = self.linear(out) out = F.elu(self.out_att(out)) return out这段代码为什么一直报错mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (512x768 and 512x128)，我应该怎么修改呢？它是怎么在x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1)这一步将输入（24，1，16）变成（512，768）的形状的，在这一步总是报错和（512，128）的全连接层不匹配，怎么修改呢。这是pytorch代码，本意是构建两层GAT用点注意力机制对形状为（16992，307，12，2）的数据集按第二列度特征相同的节点计算注意力系数和隐变量，怎么完善呢

x = x.transpose(2,0) x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) x = x.view(batch_size, self.num_heads, num_nodes, -1) 如果你要使用全连接层将多头注意力的输出映射到期望的输出维度，...

class TransformerBlock(nn.Module): # Vision Transformer https://arxiv.org/abs/2010.11929 def __init__(self, c1, c2, num_heads, num_layers): super().__init__() self.conv = None if c1 != c2: self.conv = Conv(c1, c2) self.linear = nn.Linear(c2, c2) # learnable position embedding self.tr = nn.Sequential(*[TransformerLayer(c2, num_heads) for _ in range(num_layers)]) self.c2 = c2 def forward(self, x): if self.conv is not None: x = self.conv(x) b, _, w, h = x.shape p = x.flatten(2).unsqueeze(0).transpose(0, 3).squeeze(3) return self.tr(p + self.linear(p)).unsqueeze(3).transpose(0, 3).reshape(b, self.c2, w, h)

这是一个实现TransformerBlock的类，用于实现Vision Transformer。这个模型是根据论文《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》提出的，通过使用Transformer模型来解决图像...

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