def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.mean([2, 3]) x = self.classifier(x) return x
时间: 2023-06-19 16:05:05 浏览: 42
这是一个PyTorch模型的前向传递方法。该模型的输入是x,首先通过self.features对输入进行特征提取,然后对每个通道的特征进行平均池化,得到每个通道的平均值。最后,将这些平均值通过self.classifier进行分类,输出模型的预测结果。这个模型可能是一个卷积神经网络(CNN),用于图像分类任务。
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import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 定义一个简单的卷积神经网络(CNN)用于特征提取 class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 加载图像 img = Image.open('test.jpg') # 对图像进行预处理,将其转换为模型所需的输入格式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 初始化模型并对图像进行特征提取 model = Net() features = model(img_tensor) # 将特征图还原回原始图像大小 upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') upsampled_features = upsample(features) # 显示原始图像和还原后的特征图 img.show() tensor_to_image = transforms.ToPILImage() upsampled_image = tensor_to_image(upsampled_features.squeeze(0).detach().cpu()) upsampled_image.show(),上述代码出现问题:RuntimeError: shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 44944
这个错误提示表明你的代码在某个地方使用了错误的形状(-1,400),而实际上输入的大小为44944,不能匹配。具体来说,这可能是由于在模型的某个层中使用了错误的形状导致的。为了解决这个错误,你需要检查代码中所有与形状相关的部分,确保它们都正确地匹配你的数据集。还可以使用print语句来输出中间形状,以便更好地调试代码。
def forward_features(self, x): x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed ## Add temporal embedding if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x) for layer in self.layers: x = layer(x) x = self.norm(x) ## Final temporal block H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H) # x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1) return x
这是一个PyTorch模型中的forward方法的一部分。它接受输入x,并将其传递到模型的不同层和块中进行处理。在这个方法中,输入x首先通过patch_embed模块进行处理,然后进行绝对位置编码和时间编码的处理。然后,输入通过一系列的层和块进行处理,最终通过一些后续的操作(例如平均池化和展平)产生输出。这个方法的输出形状为BCTHW,其中B是批次大小,T是时间步数,H和W是空间维度,C是通道数。