def forward(self, x): N, C, H, W = x.shape out_h = int(1 + (H - self.pool_h) / self.stride) out_w = int(1 + (W - self.pool_w) / self.stride) col = im2col(x, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) col = col.reshape(-1, self.pool_h*self.pool_w) arg_max = np.argmax(col, axis=1) out = np.max(col, axis=1) out = out.reshape(N, out_h, out_w, C).transpose(0, 3, 1, 2) self.x = x self.arg_max = arg_max return out

这段代码是池化层的前向传播函数实现。在经过构造函数初始化后，该函数会对输入的数据进行池化操作，得到输出结果。具体实现流程如下：

1. 获取输入数据的维度信息，包括数据的批次数、通道数、高度和宽度。

2. 根据池化层的超参数计算输出数据的高度和宽度。

3. 将输入数据通过im2col函数转换为二维矩阵，方便后续的矩阵计算。

4. 将转换后的矩阵重构为二维数组，其中每一行表示一个池化窗口内的数据。

5. 找到每个池化窗口内的最大值及其索引，并分别存储在out和arg_max中。

6. 将out重构为四维数组，形状为(N, C, out_h, out_w)，并转置为(N, out_h, out_w, C)的形状。

7. 存储输入数据和arg_max，以便后续的反向传播。

8. 返回输出结果out。

以上就是该函数的具体实现流程。

相关问题

class Convolution: def __init__(self, W, b, stride=1, pad=0): self.W = W self.b = b self.stride = stride self.pad = pad # 中间数据（backward时使用） self.x = None self.col = None self.col_W = None # 权重和偏置参数的梯度 self.dW = None self.db = None def forward(self, x): FN, C, FH, FW = self.W.shape N, C, H, W = x.shape out_h = 1 + int((H + 2*self.pad - FH) / self.stride) out_w = 1 + int((W + 2*self.pad - FW) / self.stride) col = im2col(x, FH, FW, self.stride, self.pad) col_W = self.W.reshape(FN, -1).T out = np.dot(col, col_W) + self.b out = out.reshape(N, out_h, out_w, -1).transpose(0, 3, 1, 2) self.x = x self.col = col self.col_W = col_W return out def backward(self, dout): FN, C, FH, FW = self.W.shape dout = dout.transpose(0,2,3,1).reshape(-1, FN) self.db = np.sum(dout, axis=0) self.dW = np.dot(self.col.T, dout) self.dW = self.dW.transpose(1, 0).reshape(FN, C, FH, FW) dcol = np.dot(dout, self.col_W.T) dx = col2im(dcol, self.x.shape, FH, FW, self.stride, self.pad) return dx

这段代码定义了 Convolution 类的前向传播和反向传播方法，其中前向传播方法 forward 接受输入张量 x，返回卷积层的输出张量 out。在前向传播方法中，它首先计算输出张量 out 的高度和宽度，然后将输入张量 x 转换成列向量 col，并将卷积核的权重 W 转换成列向量 col_W。接着，它计算输出张量 out，将其 reshape 成 4 维，并将通道轴移动到最后一维。最后，它将计算出的中间变量保存在类的属性中，并返回输出张量 out。

反向传播方法 backward 接受输入梯度张量 dout，计算并返回输入张量 x 的梯度 dx。在反向传播方法中，它首先将输入梯度张量 dout 转换成 2 维，并计算偏置参数的梯度 db 和权重参数的梯度 dW。然后，它将 dW 转换成与权重 W 相同的形状，并计算列向量 dcol。最后，它将 dcol 转换成输入张量 x 的梯度 dx，并返回该张量作为输出。

class Pooling: def init(self, pool_h, pool_w, stride=1, pad=0): self.pool_h = pool_h self.pool_w = pool_w self.stride = stride self.pad = pad self.x = None self.arg_max = None def forward(self, x): N, C, H, W = x.shape out_h = int(1 + (H - self.pool_h) / self.stride) out_w = int(1 + (W - self.pool_w) / self.stride) col = im2col(x, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) col = col.reshape(-1, self.pool_h*self.pool_w) arg_max = np.argmax(col, axis=1) out = np.max(col, axis=1) out = out.reshape(N, out_h, out_w, C).transpose(0, 3, 1, 2) self.x = x self.arg_max = arg_max return out def backward(self, dout): dout = dout.transpose(0, 2, 3, 1) pool_size = self.pool_h * self.pool_w dmax = np.zeros((dout.size, pool_size)) dmax[np.arange(self.arg_max.size), self.arg_max.flatten()] = dout.flatten() dmax = dmax.reshape(dout.shape + (pool_size,)) dcol = dmax.reshape(dmax.shape[0] * dmax.shape[1] * dmax.shape[2], -1) dx = col2im(dcol, self.x.shape, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) return dx

这段代码实现了一个池化层的类，包括构造函数和前向传播函数、反向传播函数。构造函数用于初始化池化层的超参数，包括池化窗口的高度和宽度、步长、填充等，并初始化一些变量用于后续的前向计算和反向传播。前向传播函数实现了池化层的前向计算，将输入数据进行池化操作，得到输出结果。反向传播函数实现了池化层的反向传播，根据输出结果和最大值的索引求出输入数据的梯度。该类可以被其他神经网络层调用，用于构建具有池化功能的神经网络。