能否提供多模态情感识别的代码
时间: 2023-05-26 10:01:23 浏览: 79
A:是的,我可以提供多模态情感识别的代码。以下是一个基于PyTorch的多模态情感识别代码示例,用于从视觉和文本信息中识别情感。
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class MultiModalModel(nn.Module):
def __init__(self, text_input_dim, visual_input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(MultiModalModel, self).__init__()
self.text_fc1 = nn.Linear(text_input_dim, hidden_dim)
self.text_fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
self.visual_fc1 = nn.Linear(visual_input_dim, hidden_dim)
self.visual_fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, text_input, visual_input):
text_output = F.relu(self.text_fc1(text_input))
text_output = self.text_fc2(text_output)
visual_output = F.relu(self.visual_fc1(visual_input))
visual_output = self.visual_fc2(visual_output)
output = torch.add(text_output, visual_output)
return F.log_softmax(output, dim=1)
model = MultiModalModel(text_input_dim=100, visual_input_dim=50, hidden_dim=10, output_dim=2)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
for epoch in range(num_epochs):
for i, (text_input, visual_input, label) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(text_input, visual_input)
loss = criterion(output, label)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在上面的代码示例中,MultiModalModel类定义一个包含两个输入的神经网络,即文本输入和视觉输入。神经网络分别对两个输入执行两个完全连接的层,最终输出结果相加,并使用log_softmax函数输出为一个概率分布。损失函数使用交叉熵,优化器使用Adam。在训练时,使用train_loader加载Mini-batches进行训练。