concat2 = torch.cat([convt1,conv4],dim=1)

时间: 2024-05-19 07:13:20 浏览: 135
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PyTorch的torch.cat用法

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This line of code uses the PyTorch function `torch.cat()` to concatenate two tensors along dimension 1. The tensors being concatenated are `convt1` and `conv4`. The resulting tensor, `concat2`, will have the same shape as `convt1` and `conv4`, except that their sizes along dimension 1 will be added together. For example, if `convt1` has shape `(3, 64, 32, 32)` and `conv4` has shape `(3, 128, 32, 32)`, then `concat2` will have shape `(3, 192, 32, 32)`.
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torch.nn.Parameter()的另一个用途是在实现特定的注意力机制，如concat注意力机制中。在这种情况下，权重V需要是可学习的参数，因为它们在训练过程中会根据数据动态调整，以提高模型的表现。如果不使用nn....

def forward(self, x): x = self.downsample_conv(x) x0 = self.split_conv0(x) x1 = self.split_conv1(x) x1 = self.blocks_conv(x1) x = torch.cat([x1, x0], dim=1) x = self.concat_conv(x) return x这段代码的含义

然后，将下采样后的特征张量 x 分别输入到两个卷积层 split_conv0 和 split_conv1 中，得到两个特征张量 x0 和 x1。接下来，对 x1 进行多次残差块计算，通过 blocks_conv 中的 Residual Block 层来...

用tensorflow的layers.Layer模块改写 class SpatialAttention(nn.Module): def init(self): super(SpatialAttention, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, 3, padding = 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim = 1, keepdim = True) max_out, _ = torch.max(x, dim = 1, keepdim = True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim = 1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x)

self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(1, 3, padding='same', use_bias=False) self.sigmoid = tf.keras.layers.Activation('sigmoid') def call(self, inputs): avg_out = tf.reduce_mean(inputs, axis=1, ...

x = torch.cat([x1, x0], dim=1) x = self.concat_conv(x)

第二行代码将张量 x 作为输入传递给一个卷积层 self.concat_conv 进行卷积操作。具体来说，torch.cat() 函数用于在指定的维度上拼接张量，而卷积层是神经网络的一种常用层，用于提取输入张量的特征。

class gnconv2(nn.Module): # gnconv模块 def __init__(self, dim, order=3, gflayer=None, h=14, w=8, s=1.0): super().__init__() self.order = order self.dims = [dim // 2 ** i for i in range(order)] self.dims.reverse() self.proj_in = nn.Conv2d(dim, 2 * dim, 1) if gflayer is None: self.dwconv = get_dwconv(sum(self.dims), 7, True) else: self.dwconv = gflayer(sum(self.dims), h=h, w=w) self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 1) #self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 3, 2, 1) self.pws = nn.ModuleList( [ReluConv(self.dims[i], self.dims[i + 1], 1) for i in range(order - 1)] ) self.scale = s self.conv = nn.Conv2d(dim, dim, 3, 2, 1) self.drop_path = nn.Identity() self.cat = Concat(1) def forward(self, x, mask=None, dummy=False): fused_x = self.proj_in(x) pwa, abc = torch.split(fused_x, (self.dims[0], sum(self.dims)), dim=1) dw_abc = self.dwconv(abc) * self.scale dw_list = torch.split(dw_abc, self.dims, dim=1) x = pwa * dw_list[0] for i in range(self.order - 1): x = self.pws[i](x) * dw_list[i + 1] #无残差 # cat_input = self.cat((x, dw_list[i])) # x = (self.drop_path(self.pws[i](x)) + cat_input) * dw_list[i + 1] # 有残差 x = self.proj_out(x) x = self.conv(x) return x解释

1. proj_in：将输入 x 经过一个 1x1 的卷积层，将通道数从 dim 转换为 2*dim。 2. dwconv：对 proj_in 输出的通道数为 dim 的后一半的部分进行深度可分离卷积（depth-wise convolution），得到一个通道数为 sum...

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)) 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) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).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) return self.conv(out)用公式写出

$$\text{DyCAConv}(x) = \text{Conv}\left(\text{ReLU}\left(\text{BN}\left(\text{Conv}\left(\text{Concat}\left(\text{AdaptiveAvgPool2d}(x), \text{AdaptiveAvgPool2d}(x).\text{permute}(0,1,3,2)\right)\...

class SelfAttention(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).init() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias def __getPosCode(self,fm_sz,out_c): x = [] for i in range(fm_sz): x.append([np.sin,np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz)))) x = torch.from_numpy(np.array([x])).float() return torch.cat([(x + x.t()).unsqueeze(0) for i in range(out_c)]) def forward(self,x): q,k,v = self.w_q(x),self.w_k(x),self.w_v(x) pos_code = torch.cat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])]).to(x.device) if self.pos_bias: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + pos_code else: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + torch.matmul(q,pos_code.permute(0,1,3,2)) am_shape = att_map.shape att_map = self.softmax(att_map.view(am_shape[0],am_shape[1],am_shape[2] * am_shape[3])).view(am_shape) return att_map * v 改写为tensorflow形式

抱歉，我并不是一个可以执行代码...5. 将torch.cat改为tf.concat。 6. 将torch.matmul改为tf.matmul。 需要注意的是，TensorFlow中的方法和PyTorch中的方法可能有一些细微的差别，需要根据具体情况进行微调。

用tensorflow的layers.Layer模块改写class SelfAttention(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).init() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias def __getPosCode(self,fm_sz,out_c): x = [] for i in range(fm_sz): x.append([np.sin,np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz)))) x = torch.from_numpy(np.array([x])).float() return torch.cat([(x + x.t()).unsqueeze(0) for i in range(out_c)]) def forward(self,x): q,k,v = self.w_q(x),self.w_k(x),self.w_v(x) pos_code = torch.cat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])]).to(x.device) if self.pos_bias: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + pos_code else: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + torch.matmul(q,pos_code.permute(0,1,3,2)) am_shape = att_map.shape att_map = self.softmax(att_map.view(am_shape[0],am_shape[1],am_shape[2] * am_shape[3])).view(am_shape) return att_map * v

att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + tf.matmul(q, tf.transpose(pos_code, perm=[0, 1, 3, 2])) am_shape = tf.shape(att_map) att_map = self.softmax(tf.reshape(att_map, [am_...

self.conv_3d = nn.Sequential( nn.Conv3d(1, 8, (7, 3, 3)), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), #nn.Conv3d(8, 16, (5, 3, 3)), nn.Conv3d_21(8,16,(1,3,3)), nn.Conv3d_22(8,16,(3,3,3)), nn.Conv3d_23(8,16,(5,3,3)), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv3d(16, 32, (3, 3, 3)), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), )，我想通过concat函数将 nn.Conv3d_21，nn.Conv3d_22， nn.Conv3d_23以第一维度连接起来，应该怎么加

concatenated_tensor = torch.cat((self.conv_3d[2](input), self.conv_3d[3](input), self.conv_3d[4](input)), dim=1) 在上面的代码中，我们使用 torch.cat 函数将 nn.Conv3d_21(input)，nn.Conv3d_22...

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x = torch.cat((x_hsi, x_spec), dim=1) x = self.conv_cat(x) x = self.bn_cat(x) x = nn.functional.relu(x) x = nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2) return x 在这个示例中，...

用torch编写的双路特征提取代码，一路用二维卷积来提取高光谱空间特征，一路用一维卷积来提取谱间特征，然后用concat融合两种特征，最后经过一层二维卷积使得融合后的特征图维度减半

merge_feat = torch.cat([spatial_feat, spectral_feat], dim=1) out = self.merge_conv(merge_feat) return out 这个代码中，in_channels表示输入数据的通道数，out_channels表示输出数据的通道数。...

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concat2_out = torch.cat((upconv2_out, conv2_out), dim=1) conv6_out = nn.functional.relu(self.conv6(concat2_out)) upconv3_out = nn.functional.relu(self.upconv3(conv6_out)) concat3_out = torch.cat...

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concat_skip = torch.cat((skip_connection, x), dim=1) x = self.ups[idx+1](concat_skip) return self.final_conv(x) 这里定义了一个双卷积块DoubleConv和一个UNet网络UNet。其中，DoubleConv由两...

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alpha = torch.cat([x_i, x_j - x_i], dim=-1) alpha = torch.matmul(alpha, self.att.squeeze(0)) alpha = F.leaky_relu(alpha, negative_slope=self.negative_slope) alpha = self.dropout_layer(alpha) ...

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x = torch.cat([x0, x1], dim=1) x = self.concat_conv(x) x = self.ecalayer(x) return x 4. 在 YOLOv4 中的其他部分中也可以添加 ECA 模块，例如在 neck 和 head 中添加。 以上就是在 YOLOv4 中添加 ECA...

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out = self.concat(torch.cat([x1, x2], dim=1)) # 输出层 out = self.output(out) return out 这个示例代码中，我们定义了一个名为MyModel的继承自nn.Module的类，其中包含了1D-CNN和2D-CNN的层、...
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