cat_feats = ["hour", "weekday", "day", "month", "season", "holiday", "workingday", "weather"] num_feats = ["temp", "humidity", "windspeed"] drop_feats = ["date", "atemp", "casual", "registered"]解释一下

时间: 2023-06-20 19:08:14 浏览: 106
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get_feats:vgg16获得壮举

这段代码定义了三个列表变量： - `cat_feats`：代表分类特征，包括小时、星期几、日期、月份、季节、假期、工作日和天气情况。 - `num_feats`：代表数值特征，包括温度、湿度和风速。 - `drop_feats`：代表需要从数据集中删除的特征，包括日期、体感温度、非注册用户数量和注册用户数量。 这些特征将用于分析和建模。其中分类特征是指离散型变量，而数值特征是指连续型变量。删除特征可能是因为它们对建模没有帮助或者会引起过拟合等问题。
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模型说明文档_zookeeper1

2) 人脸特征，涉及人脸的计数、性别分布、位置、尺寸和美观度等，由003_face_feats_1.py和003_face_feats_1_2.py处理。 3) 标题特征，包括标题的长度和词汇数量，这部分的处理在004_title_feats.py中完成。 4) 比例...

drop_feats = ["date", "atemp", "casual", "registered"]

这段代码很可能是在数据预处理的过程中，将数据集中的一些特征删除。具体来说，这段代码删除了名为 "date"、"atemp"、"casual" 和 "registered" 的四个特征。...删除这些特征可能是因为它们对于训练模型没有太大帮助，...

def forward(self, batch_graph): node_feats = batch_graph.ndata.pop('h') node_feats = self.init_transform(node_feats) node_feats = self.gnn(batch_graph, node_feats) batch_size = batch_graph.batch_size node_feats = node_feats.view(batch_size, -1, self.output_feats) return node_feats什么意思

这是一个PyTorch中的神经网络模型的前向传播函数，输入参数是一个批量的图数据，其中包含节点特征。函数首先从图数据中提取节点特征，然后通过一个初始化变换和一个图神经网络模型对节点特征进行处理。...

class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)

在 __init__ 方法中，它接受三个参数：in_feats（输入特征的大小）、out_feats（输出特征的大小）和 mem_size（内存大小）。然后，它调用 super() 函数来初始化基类 nn.Module，并将输入参数保存为类的...

class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, num_pos_feats_x=64, num_pos_feats_y=64, num_pos_feats_z=128, temperature=10000, normalize=True, scale=None):、

其中，num_pos_feats_x、num_pos_feats_y和num_pos_feats_z分别表示在x、y和z方向上的位置特征数量；temperature是位置编码中的温度参数；normalize表示是否对位置编码进行归一化；scale表示位置编码的缩放因子。

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

- in_feats：输入特征的大小。 - out_feats：输出特征的大小。 - mem_size：内存大小。 - num_rels：关系类型的数量。 - bias：是否使用偏置项。 - activation：激活函数（如果有）。 - self_loop：...

请详细解释一下这段代码，每一句给上相应的详细注解：basic_feats = MultipleFeatureDescriptors( functions=seglearn_feature_dict_wrapper(base_features()), series_names=['AccV', 'AccML', 'AccAP'], windows=[5_000], strides=[5_000], ) emg_feats = emg_features() del emg_feats['simple square integral'] # is same as abs_energy (which is in base_features) emg_feats = MultipleFeatureDescriptors( functions=seglearn_feature_dict_wrapper(emg_feats), series_names=['AccV', 'AccML', 'AccAP'], windows=[5_000], strides=[5_000], ) fc = FeatureCollection([basic_feats, emg_feats])

这段代码的作用是定义了一个特征提取的过程，用于从一系列的信号数据中提取出一些有用的特征。具体地说，这段代码做了以下几件事情： 1. 定义基本的特征：首先调用 base_features 函数生成一些基本的特征，然后将...

class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): #调用 super() 函数来初始化基类 nn.Module，并将输入参数保存为类的属性。 super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False) def get_weight(self, x): coef = self.linear_coef(x) if self.act is not None: coef = self.act(coef) w = self.linear_w(coef) w = w.view(-1, self.out_feats, self.in_feats) return w def forward(self, h_dst, h_src): w = self.get_weight(h_dst) res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src) return res 举个例子

memory_encoding = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) # 创建示例输入张量 batch_size = 2 dst_feats = in_feats src_feats = in_feats h_dst = torch.randn(batch_size, dst_feats) h_src = torch....

解释代码：def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature X=gbdt_lr(X,y) # 划分数据集 x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 272)

这段代码是一个机器学习算法的实现，主要步骤如下： 1. 使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)算法构建模型，其中n_estimators设置为20，random_state设置为2019，subsample设置为0.8，max_...

self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)

self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False) 创建了另一个线性层 self.linear_w，将权重系数 mem_size 转换为权重 out_feats * in_feats。这个线性层没有偏置项。 这些属性的...

class MolecularGCN(nn.Module): def __init__(self, in_feats, dim_embedding=128, padding=True, hidden_feats=None, activation=None): super(MolecularGCN, self).__init__() self.init_transform = nn.Linear(in_feats, dim_embedding, bias=False)是什么

它的输入特征维度为 in_feats，输出特征维度为 dim_embedding，可以选择是否进行 padding，可以设置隐藏层特征维度和激活函数。其中，init_transform 是一个线性变换层，用于将输入特征转换为指定维度的特征表示。

if self.num_pos_feats_x != 0 and self.num_pos_feats_y != 0: y_embed = torch.arange(h, dtype=torch.float32, device=x.device).unsqueeze(1).repeat(b, 1, w) x_embed = torch.arange(w, dtype=torch.float32, device=x.device).repeat(b, h, 1) z_embed = depth.squeeze().to(dtype=torch.float32, device=x.device)

这段代码是深度学习中的PyTorch代码，它用于生成图像的位置编码（Positional Encoding）。其中，输入x是一个大小为[b, c, h, w]的四维张量，表示一个批次中的多个图像，其中b表示批次大小，c表示通道数，h和w分别...

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') valid_dataset = LegacyPPIDataset(mode='valid') test_dataset = LegacyPPIDataset(mode='test') train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

这段代码是用来加载和处理数据集的。其中LegacyPPIDataset是一个自定义的数据集类，用于加载PPID...n_classes和num_feats分别表示类别数和特征数量。这段代码的作用是将数据集加载到内存中，方便模型训练。

def forward(self, x, depth): b, c, h, w = x.size() #位置编码 输入x是一个大小为[b, c, h, w]的四维张量 b_d, c_d, h_d, w_d = depth.size() assert b == b_d and c_d == 1 and h == h_d and w == w_d if self.num_pos_feats_x != 0 and self.num_pos_feats_y != 0: y_embed = torch.arange(h, dtype=torch.float32, device=x.device).unsqueeze(1).repeat(b, 1, w) x_embed = torch.arange(w, dtype=torch.float32, device=x.device).repeat(b, h, 1) z_embed = depth.squeeze().to(dtype=torch.float32, device=x.device)

这段代码是用于生成位置编码的，其中x是输入的四维...如果num_pos_feats_x和num_pos_feats_y不为0，则会生成y_embed和x_embed分别表示y和x轴上的位置编码。最后，将depth的张量形状变为与x相同，并转换为float32类型。

def detect_features(img_fnames, num_feats = 2048, upright = False, device=torch.device('cpu'), feature_dir = '.featureout', resize_small_edge_to = 600):调用这个函数的时候可以通过参数赋值修改num_feats的值吗

例如，如果要将num_feats设置为4096，可以这样调用该函数：detect_features(img_fnames, num_feats=4096, upright=False, device=torch.device('cpu'), feature_dir='.featureout', resize_small_edge_to=600)。...

class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation): super(GraphSAGE, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean') self.convs = nn.ModuleList() for i in range(num_layers - 2): self.convs.append(SAGEConv(hidden_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean')) self.conv_last = SAGEConv(hidden_feats, out_feats, aggregator_type='mean') self.activation = activation def forward(self, blocks, x): h = x for i, block in enumerate(blocks): h_dst = h[:block.number_of_dst_nodes()] h = self.convs[i](block, (h, h_dst)) if i != self.num_layers - 2: h = self.activation(h) h = self.conv_last(blocks[-1], (h, h_dst)) return h改写一下，让它适用于异质图

def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation): super(GraphSAGE, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, ...

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)你可以为我详细讲解一下这个代码吗？

7. 将插值得到的已知点云特征和未知点云特征进行拼接，使用 torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) 实现。得到的 new_features 是一个形状为 (B, C2 + C1, n) 的浮点数张量，其中每个元素表示...

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)运行时报错： File "/root/autodl-tmp/project/tools/../pointnet2_lib/pointnet2/pointnet2_modules.py", line 165, in forward new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 64 and 256 (The offending index is 0)

这个错误是因为在执行 torch.cat 操作时，第二个张量 unknow_feats 的维度与 interpolated_feats 的维度不匹配。具体来说，unknow_feats 的第二个维度是 256，而 interpolated_feats 的第二个维度是 64。 你需要...

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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。