self.level2 = nn.ModuleList()

时间: 2023-05-14 21:05:43 浏览: 68
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

这是一个关于 PyTorch 模型的代码片段，其中 nn.ModuleList() 是一个 PyTorch 中的模块列表，用于存储 nn.Module 子模块。这个代码片段的具体含义需要结合上下文来理解。
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pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=3, padding=1) # 应用卷积层 x = self.conv1(x) 除了Conv2d，PyTorch还提供了其他相关函数来增强网络的功能，如： 1. F.relu: 这是...
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浅析PyTorch中nn.Module的使用

self.hidden = nn.Linear(n_feature, n_hidden) # 隐藏层 self.out = nn.Linear(n_hidden, n_output) # 输出层 def forward(self, x): x = F.relu(self.hidden(x)) # 应用ReLU激活函数 x = self.out(x) # 全...

class Baseline(nn.Module): def __init__(self, img_channel=3, width=16, middle_blk_num=1, enc_blk_nums=[], dec_blk_nums=[], dw_expand=1, ffn_expand=2): super().__init__() self.intro = nn.Conv2d(in_channels=img_channel, out_channels=width, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.ending = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=img_channel, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.encoders = nn.ModuleList() self.decoders = nn.ModuleList() self.middle_blks = nn.ModuleList() self.ups = nn.ModuleList() self.downs = nn.ModuleList()代码中文含义

这段代码是一个名为 Baseline 的 PyTorch 模型的定义，它包含了一个卷积神经网络的编码器和解码器部分，用于图像...这些层被封装在 PyTorch 中的 nn.ModuleList 中，可以通过调用 forward 方法来执行模型的前向传播。

self.encoder = nn.ModuleList(self.encoder)中nn.ModuleList的作用

在给定的代码中，self.encoder是一个列表，它包含了一些nn.Module子模块。为了将这些子模块添加到神经网络模型中并进行管理，我们使用nn.ModuleList将其封装成一个ModuleList对象。 nn.ModuleList的作用是将列表中...

解释代码super(MLP, self).__init__() self.input_dim = int(options['input_dim']) self.fc_lay = options['fc_lay'] self.fc_drop = options['fc_drop'] self.fc_use_batchnorm = options['fc_use_batchnorm'] self.fc_use_laynorm = options['fc_use_laynorm'] self.fc_use_laynorm_inp = options['fc_use_laynorm_inp'] self.fc_use_batchnorm_inp = options['fc_use_batchnorm_inp'] self.fc_act = options['fc_act'] self.wx = nn.ModuleList([]) self.bn = nn.ModuleList([]) self.ln = nn.ModuleList([]) self.act = nn.ModuleList([]) self.drop = nn.ModuleList([])

- self.wx、self.bn、self.ln、self.act和self.drop是nn.ModuleList对象，分别表示MLP每一层的权重、batch normalization层、layer normalization层、激活函数层和dropout层。这些层的数量与self.fc_...

class DenseBlock(nn.Module): def __init__(self, c_in, c_out, bn, dense_size=8): super().__init__() conv_args = dict(kernel_size=3, padding=1, bias=not bn) self.dense_convs = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(c_in + i * dense_size, dense_size, **conv_args) for i in range(4) ]) self.final = nn.Conv2d(c_in + 4 * dense_size, c_out, **conv_args) if bn: self.bns = nn.ModuleList([ nn.BatchNorm2d(dense_size) for i in range(4) ]) self.bn_final = nn.BatchNorm2d(c_out) else: self.bns = nn.ModuleList([Identity() for i in range(4)]) self.bn_final = Identity() self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): for conv, bn in zip(self.dense_convs, self.bns): x = torch.cat([x, self.relu(bn(conv(x)))], dim=1) x = self.relu(self.bn_final(self.final(x))) return x是什么意思

4. 创建了一个 nn.ModuleList 类型的 self.dense_convs，其中包含了 4 个卷积层。这些卷积层的输入通道数递增，分别为 c_in + i * dense_size，输出通道数为 dense_size。 5. 创建了一个最终输出的卷积层 ...

解读这段代码def __init__(self): super(Transformer, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(n_vocab, n_embd) self.pos_emb = nn.Parameter(torch.zeros(1, block_size, n_embd)) self.blocks = nn.ModuleList([Block(n_embd, n_heads) for _ in range(n_layers)]) self.norm = nn.LayerNorm(n_embd) self.fc = nn.Linear(n_embd, n_vocab)

- self.embedding是一个词嵌入层，用于将输入的词索引转换为对应的词向量。 - self.pos_emb是位置嵌入层，用于表示输入序列中每个位置的信息。 - self.blocks是一个由多个Block模块组成的列表，每个Block...

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

- 创建了一个长度为 num_rels 的 nn.ModuleList，其中每个元素是一个名为 rel_ME 的 MemoryEncoding 实例，用于处理关系特征。 - 如果设置了 bias，则创建了一个可学习的偏置项参数 h_bias。 - 如果设置...

解释这段代码 if self.model_type == 'AdaRNN': gate = nn.ModuleList() for i in range(len(n_hiddens)): gate_weight = nn.Linear(len_seq * self.hiddens[i]*2, len_seq) gate.append(gate_weight) self.gate = gate bnlst = nn.ModuleList() for i in range(len(n_hiddens)): bnlst.append(nn.BatchNorm1d(len_seq)) self.bn_lst = bnlst self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=0) self.init_layers()

门控网络是一个包含多个线性层的模块列表，每个线性层的输入大小为len_seq * self.hiddens[i]*2，输出大小为len_seq。批归一化层也是一个模块列表，其中每个批归一化层的输入大小为len_seq。self.softmax是...

import torch import vega import torch.nn as nn class SimpleCnn(nn.Module): """Simple CNN network.""" def __init__(self): """Initialize.""" super(SimpleCnn, self).__init__() self.num_class = 11 # nas best hyperparameter self.blocks = 3 self.channel1 = 32 self.channel2 = 64 self.b1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, self.channel1, padding=(0, 4), kernel_size=(1, 9), stride=(1, 1)), nn.BatchNorm2d(self.channel1), nn.ReLU(inplace=True) ) self.b2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.channel1, self.channel2, padding=(0, 1), kernel_size=(2, 3), stride=(1, 2)), nn.BatchNorm2d(self.channel2), nn.ReLU(inplace=True) ) self.blocks = self._blocks(self.channel2, self.channel2) self.fc = nn.Linear(64*self.channel2, self.num_class) def _blocks(self, in_channels, out_channels): blocks = nn.ModuleList([None] * self.blocks) for i in range(self.blocks): blocks[i] = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, padding=(0,1), kernel_size=(1,3)), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), ) in_channels = out_channels return blocks def forward(self, x): """Forward.""" x = self.b1(x) x = self.b2(x) for block in self.blocks: x = block(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x if __name__ == "__main__": model = SimpleCnn() model.load_state_dict(torch.load('nas_results/model_12.pth')) model.eval()将这段代码从基于pytorch改为基于mindspore

self.fc = nn.Dense(64*self.channel2, self.num_class) def _blocks(self, in_channels, out_channels): blocks = nn.CellList([None] * self.blocks) for i in range(self.blocks): blocks[i] = nn....

class HGMN(nn.Module): def __init__(self, args, n_user, n_item, n_category): super(HGMN, self).__init__() self.n_user = n_user self.n_item = n_item self.n_category = n_category self.n_hid = args.n_hid self.n_layers = args.n_layers self.mem_size = args.mem_size self.emb = nn.Parameter(torch.empty(n_user + n_item + n_category, self.n_hid)) self.norm = nn.LayerNorm((args.n_layers + 1) * self.n_hid) self.layers = nn.ModuleList() for i in range(0, self.n_layers): self.layers.append(GNNLayer(self.n_hid, self.n_hid, self.mem_size, 5, layer_norm=True, dropout=args.dropout, activation=nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))) self.pool = GraphPooling('mean') self.reset_parameters()

5. 使用 nn.LayerNorm((args.n_layers + 1) * self.n_hid) 创建一个层归一化层，用于对输入进行归一化处理。输入的维度为 (args.n_layers + 1) * self.n_hid。 6. 使用 nn.ModuleList() 创建一个空的模块列表 ...

self.cv3 = nn.ModuleList( [Conv(c_ if i ==0 else c2, c2, 3, 1) for i in range(n)] )

这段代码是在定义一个名为 cv3 的 nn.ModuleList 对象，其中该对象中包含了 n 个卷积层，每个卷积层的输入通道数为 c_ 或 c2，输出通道数均为 c2，卷积核大小为 $3 \times 3$，步长为 1。其中，c_ 和 ...

self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)

self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) 这段代码是什么意思？ 这段代码是一个模型的定义，它是一个卷积神经网络模型的一部分。具体来说，它定义了一个ModuleList，其中包含多个...

class End2EndModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128, nheads=1, nclusters=10): super(End2EndModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head self.nheads = nheads assert(isinstance(self.nheads, int)) assert(self.nheads > 0) self.cluster_head = nn.ModuleList([nn.Linear(self.backbone_dim, nclusters) for _ in range(self.nheads)]) if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.backbone(x) contrastive_features = self.contrastive_head(features) contrastive_features = F.normalize(contrastive_features, dim = -1) cluster_outs = [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head] return contrastive_features, cluster_outs

backbone的输出维度是self.backbone_dim。head参数指定了模型的头部结构，可以选择'linear'或'mlp'。如果选择'linear'，则使用一个线性层将backbone的输出映射到features_dim维度的特征向量。如果选择'mlp'，则使用...

self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1, groups=int(math.gcd(x, self.no * self.na))) for x in ch)是什么意思？

这段代码是定义了一个 ModuleList 对象 self.m，其中每个元素是一个 Conv2d 模块。这些模块的输入通道数是 ch 中的元素，输出通道数是 self.no * self.na，卷积核大小为 1x1。groups 参数指定了输入通道...

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

这段代码定义了一个名为GraphMLPEncoder的类，该类继承自FairseqEncoder类。在初始化方法中，它首先调用父类的初始化方法，并将dictionary参数设为None。然后，它从args参数中获取一些配置信息，如最大节点数（max_...

class Model_Adp(nn.Module): def __init__(self, SE, args, window_size = 3, T = 12, N=None): super(Model_Adp, self).__init__() L = args.L K = args.K d = args.d D = K * d self.num_his = args.num_his self.SE = SE.to(device) emb_dim = SE.shape[1] self.STEmbedding = STEmbedding(D, emb_dim=emb_dim).to(device) self.STAttBlock_1 = nn.ModuleList([ST_Layer(K, d, T=T, window_size = window_size,N=N) for _ in range(L)]) self.STAttBlock_2 = nn.ModuleList([ST_Layer(K, d, T=T, window_size = window_size,N=N) for _ in range(L)]) self.transformAttention = TransformAttention(K, d) self.mlp_1 = CONVs(input_dims=[1, D], units=[D, D], activations=[F.relu, None]) self.mlp_2 = CONVs(input_dims=[D, D], units=[D, 1], activations=[F.relu, None]) def forward(self, X, TE): # input X = torch.unsqueeze(X, -1) X = self.mlp_1(X) # STE STE = self.STEmbedding(self.SE, TE) STE_his = STE[:, :self.num_his] STE_pred = STE[:, self.num_his:] # encoder for net in self.STAttBlock_1: X = net(X, STE_his) X = self.transformAttention(X, STE_his, STE_pred) # decoder for net in self.STAttBlock_2: X = net(X, STE_pred) X = self.mlp_2(X) del STE, STE_his, STE_pred return torch.squeeze(X, 3)

这段代码定义了一个名为Model_Adp的类，继承自nn.Module。在初始化函数中，需要传入SE、args、window_size、T和N等参数。该类包含多个属性和方法，其中包括一个STEmbedding、两个STAttBlock、一个TransformAttention...

self.pool = nn.ModuleList()

这是一个 Python 代码片段，用于创建一个空的 nn.ModuleList 对象并将其赋值给 self.pool 变量。nn.ModuleList 是 PyTorch 中的一个类，用于存储 nn.Module 对象的列表。通常用于管理神经网络中的子模块。

self.layers = nn.ModuleList()

self.layers = nn.ModuleList() self.layers.append(nn.Linear(784, 256)) self.layers.append(nn.ReLU()) self.layers.append(nn.Linear(256, 10)) def forward(self, x): for layer in self.layers: x = ...

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