input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach()代码解释

这行代码对名为input_a的张量进行操作。首先，使用torch.abs函数计算input_a张量的绝对值。然后，使用torch.mean函数在维度2（即第三维）上计算input_a张量的平均值，得到一个形状为[batch_size, num_channels]的张量。接着，再次使用torch.mean函数在维度1（即第二维）上计算上一步得到的平均值张量的平均值，得到一个形状为[batch_size]的张量。最后，使用detach函数将计算得到的结果从计算图中分离出来，得到一个不需要梯度追踪的张量，并将其赋值给变量input_abs。

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class DropBlock_Ske(nn.Module): def __init__(self, num_point, block_size=7): super(DropBlock_Ske, self).__init__() self.keep_prob = 0.0 self.block_size = block_size self.num_point = num_point self.fc_1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.fc_2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, input, keep_prob, A): # n,c,t,v self.keep_prob = keep_prob if not self.training or self.keep_prob == 1: return input n, c, t, v = input.size() input_attention_mean = torch.mean(torch.mean(input, dim=2), dim=1).detach() # 32 25 input_attention_max = torch.max(input, dim=2)[0].detach() input_attention_max = torch.max(input_attention_max, dim=1)[0] # 32 25 avg_out = self.fc_1(input_attention_mean) max_out = self.fc_2(input_attention_max) out = avg_out + max_out input_attention_out = self.sigmoid(out).view(n, 1, 1, self.num_point) input_a = input * input_attention_out input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach() input_abs = input_abs / torch.sum(input_abs) * input_abs.numel() gamma = 0.024 M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype) M = torch.matmul(M_seed, A) M[M > 0.001] = 1.0 M[M < 0.5] = 0.0 mask = (1 - M).view(n, 1, 1, self.num_point) return input * mask * mask.numel() / mask.sum()

这段代码定义了一个名为DropBlock_Ske的PyTorch模型类。该类继承自nn.Module基类，并实现了模型的前向传播逻辑。

在初始化方法中，定义了一些模型的属性，包括keep_prob、block_size、num_point等。然后，定义了两个全连接网络层fc_1和fc_2，并使用nn.Sequential组织网络层的结构。最后，使用nn.Sigmoid定义了一个Sigmoid激活函数。

在前向传播方法中，首先根据输入的keep_prob值判断是否需要执行DropBlock操作，如果不需要则直接返回输入。接着，获取输入张量的形状，并计算出输入张量的均值和最大值。通过两个全连接网络层对均值和最大值进行处理，将处理结果相加得到out。然后，使用Sigmoid激活函数对out进行处理，得到一个形状为(n, 1, 1, num_point)的张量input_attention_out。将input_attention_out与输入张量input相乘得到input_a。

接下来，计算input_a的绝对值的平均值，并将其除以总数并乘以元素个数，得到一个形状为(n,)的张量input_abs。定义了一个gamma值，并将input_abs与gamma相乘并经过torch.clamp函数进行限制，再经过torch.bernoulli函数进行伯努利采样，得到一个形状与输入相同的二值张量M_seed。使用torch.matmul函数将M_seed与A矩阵相乘得到M。

然后，将M中大于0.001的元素赋值为1.0，小于0.5的元素赋值为0.0。接着，将1减去M得到mask，将mask乘以输入张量input，并除以mask中的元素个数与总和，得到最终的输出张量。

这个模型类实现了DropBlock_Ske操作，其中包含了一些全连接网络层和一些基于概率的操作。它的具体功能和用途可能需要根据上下文来确定。

attention_mask = inputs["attention_mask"] input_ids = inputs["input_ids"] input_batch = {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask} output = self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) last_hidden_states = output.hidden_states[-1] mean_output = (torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum( attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1))

这段代码计算了一个平均输出 `mean_output`，让我逐步解释一下每一部分的作用：

1. `attention_mask` 和 `input_ids` 是输入数据中的两个关键部分。`attention_mask` 是一个用于指示模型应该关注哪些位置的张量，而 `input_ids` 是输入文本的编码表示。

2. `input_batch` 是一个包含了 `input_ids` 和 `attention_mask` 的字典，用于传递给模型进行推理。

3. `self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True)` 是通过调用 `self.pro_model` 模型来获取输出结果。`output_hidden_states=True` 表示我们希望获取模型中每一层的隐藏状态。

4. `output.hidden_states[-1]` 表示从模型输出中获取最后一层的隐藏状态。

5. `(torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum(attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1))` 是计算平均输出的关键部分。首先，将最后一层的隐藏状态与注意力掩码相乘，以过滤掉无效的位置。然后，对第二个维度进行求和，得到有效位置的总和。最后，将每个位置的加权平均值计算为总和除以有效位置的数量。

最终，`mean_output` 是根据上述计算得到的平均输出结果。