# Define Network self._model = Model(inputs=init_x, outputs=[self._policy, self._value]) # Define the Loss Function opt = SGD(lr=self._lr, momentum=self._momentum, nesterov=True) # stochastic gradient descend with momentum losses_type = ['categorical_crossentropy', 'mean_squared_error'] # cross-entrophy and MSE are weighted equally self._model.compile(optimizer=opt, loss=losses_type)

这段代码定义了一个神经网络模型，包括输入（init_x）和输出（self._policy和self._value）。损失函数使用了随机梯度下降算法（SGD），其中包含学习率（self._lr）、动量（self._momentum）和Nesterov加速梯度。损失函数使用了交叉熵（categorical_crossentropy）和均方误差（mean_squared_error），二者的权重相等。最后使用compile()函数将模型编译。

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def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')

这段代码定义了一个名为define_gan的方法，用于在GAN模型中定义生成器（generator）、监督模型（supervisor）、判别器（discriminator）、恢复模型（recovery）和嵌入器（embedder）。

在该方法中，使用各个类的build方法构建了相应的模型，并将其存储在相应的实例变量中：

- self.generator_aux：通过调用Generator类的build方法构建生成器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
- self.supervisor：通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.discriminator：通过调用Discriminator类的build方法构建判别器模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.recovery：通过调用Recovery类的build方法构建恢复模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.embedder：通过调用Embedder类的build方法构建嵌入器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。

接下来，定义了两个输入层对象X和Z。它们分别表示真实数据输入和随机噪声输入。X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq]，batch_size设置为self.batch_size。

这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件，并创建输入层对象以供后续使用。

class Model(nn.Module): def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes super().__init__() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name with open(cfg) as f: self.yaml = yaml.safe_load(f) # model dict # Define model ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels if nc and nc != self.yaml['nc']: LOGGER.info(f"Overriding model.yaml nc={self.yaml['nc']} with nc={nc}") self.yaml['nc'] = nc # override yaml value if anchors: LOGGER.info(f'Overriding model.yaml anchors with anchors={anchors}') self.yaml['anchors'] = round(anchors) # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names self.inplace = self.yaml.get('inplace', True)

这是一个使用 PyTorch 框架实现的 YOLOv5 模型，用于目标检测任务。模型通过解析传入的配置文件来定义模型结构，并使用输入的参数来覆盖配置文件中的一些值，例如输入通道数、类别数和锚点等。模型定义了一个 `Model` 类，继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类。在 `__init__` 方法中，模型首先判断传入的配置文件是字典类型还是 yaml 文件，然后解析配置文件中的值来定义模型结构。模型中的核心是 `parse_model` 函数，它会根据配置文件中的内容来构建网络模型，并返回模型和一个保存列表。模型的输出是目标的分类、位置和置信度等信息。