conv.permute

时间: 2023-08-01 10:15:36 浏览: 32
`conv.permute`可能是一个自定义的函数,我无法确定其具体的功能和实现方式。通常情况下,`conv.permute`可能是用于卷积神经网络中对输入数据的维度进行重排列的函数。在卷积神经网络中,输入数据的维度通常是(batch_size, channel, height, width),而在进行卷积计算之前,往往需要将其转换为(channel, height, width, batch_size)的形式,以便于卷积计算的实现。`conv.permute`函数可能就是用于实现这一维度重排列操作的。
相关问题

def forward(self, x, seq_len): # CNN的输入为 (batch_size, input_size, seq_len) x = x.transpose(1, 2) # 转换成 (batch_size, seq_len, input_size) # x = self.conv1(x) conv = self.conv1(x) conv = conv.permute(0, 2, 1) conv = self.conv2(conv) conv = conv.permute(0, 2, 1) linear1 = self.linear1(conv) linear1 = self.relu(linear1) linear2 = self.linear2(linear1) return self.sigmoid(linear2)检查代码是否错误

这段代码看起来没有明显的语法错误,但是无法确定代码的正确性,因为无法得知该代码所在的上下文和所要解决的问题。根据代码的结构和函数名称,这段代码可能是一个用于文本分类的模型,其中包括了卷积神经网络和全连接层。在这个模型中,输入数据的维度为(batch_size, input_size, seq_len),经过一系列的卷积和全连接计算之后,最终输出一个标量,代表文本的分类结果。 在代码中,`x = x.transpose(1, 2)`将输入数据的维度从(batch_size, input_size, seq_len)转换为(batch_size, seq_len, input_size),这是因为卷积神经网络通常要求输入数据的维度为(channel, height, width, batch_size),而在这里input_size可以看作是channel,seq_len可以看作是height和width。 接下来,代码经过了两个卷积层和两个全连接层的计算,并最终输出一个标量结果。其中,卷积层通过`conv.permute(0, 2, 1)`对输入数据的维度进行了重排列,将其转换为(channel, height, width, batch_size)的形式,以便于卷积计算。最后,输出结果通过sigmoid函数进行了激活,以确保其值在[0, 1]范围内。

class ShiftModule(nn.Module): def __init__(self, input_channels, n_segment=8,n_div=8, mode='shift'): super(ShiftModule, self).__init__() self.input_channels = input_channels self.n_segment = n_segment self.fold_div = n_div self.fold = self.input_channels // self.fold_div self.conv = nn.Conv1d(self.fold_div*self.fold, self.fold_div*self.fold, kernel_size=3, padding=1, groups=self.fold_div*self.fold, bias=False) if mode == 'shift': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:self.fold, 0, 2] = 1 # shift left self.conv.weight.data[self.fold: 2 * self.fold, 0, 0] = 1 # shift right if 2*self.fold < self.input_channels: self.conv.weight.data[2 * self.fold:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'fixed': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'norm': self.conv.weight.requires_grad = True def forward(self, x): nt, c, h, w = x.size() n_batch = nt // self.n_segment x = x.view(n_batch, self.n_segment, c, h, w) x = x.permute(0, 3, 4, 2, 1) # (n_batch, h, w, c, n_segment) x = x.contiguous().view(n_batch*h*w, c, self.n_segment) x = self.conv(x) # (n_batch*h*w, c, n_segment) x = x.view(n_batch, h, w, c, self.n_segment) x = x.permute(0, 4, 3, 1, 2) # (n_batch, n_segment, c, h, w) x = x.contiguous().view(nt, c, h, w) return x

这是一个名为ShiftModule的类,继承自nn.Module。它有四个参数:input_channels表示输入的通道数,n_segment表示分段数,n_div表示每个分段的通道数,mode表示模式,可以是'shift'或者其他。 在初始化函数__init__中,首先调用父类的构造函数,然后将参数赋值给类的属性。其中,fold表示每个分段的折叠数,即fold_div的商;conv是一个1D卷积层,输入通道数为fold_div*fold,输出通道数为fold_div*fold,卷积核大小为3,padding为1,groups为fold_div*fold,表示按照fold_div*fold个通道进行分组卷积,bias为False,表示不使用偏置。 如果mode为'shift',则将卷积层的权重设置为可训练,初始化为0,并将第一折叠的第0个通道的第2个位置的权重设置为1。

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class DyCAConv(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, kernel_size, stride, reduction=32): super(DyCAConv, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) self.pool_h1 = nn.MaxPool2d((None, 1)) self.pool_w1 = nn.MaxPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride), nn.BatchNorm2d(oup), nn.SiLU()) self.dynamic_weight_fc = nn.Sequential( nn.Linear(inp, 2), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) x_h1 = self.pool_h1(x) x_w1 = self.pool_w1(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w, x_h1, x_w1], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w, _, _ = torch.split(y, [h, w, h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) x_w1 = x_w1.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() a_w1 = self.conv_w(x_w1).sigmoid() # Compute dynamic weights x_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(x) x_avg_pool = x_avg_pool.view(x.size(0), -1) dynamic_weights = self.dynamic_weight_fc(x_avg_pool) out = identity * (dynamic_weights[:, 0].view(-1, 1, 1, 1) * a_w + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_h + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_w1) return self.conv(out)在里面修改一下,换成这个y = torch.cat([x_h+x_h1, x_w+x_w1], dim=2)

帮我用pytorch改写:def make_generator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(100, 12))) model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(64, return_sequences=True))) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=16, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=1, kernel_size=16, strides=1, padding='same', activation='tanh')) model.add(layers.Permute((2, 1))) return model def make_discriminator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(1, 400))) model.add(layers.Permute((2, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(1)) return model

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