def forward(self, x): # b, n, c x_q = self.q_conv(x).permute(0, 2, 1) # b, c, n x_k = self.k_conv(x) x_v = self.v_conv(x) # b, n, n energy = torch.bmm(x_q, x_k) attention = self.softmax(energy) attention = attention / (1e-9 + attention.sum(dim=1, keepdim=True)) # b, c, n x_r = torch.bmm(x_v, attention) x_r = self.act(self.after_norm(self.trans_conv(x - x_r))) x = x + x_r return x
时间: 2024-02-06 21:03:02 浏览: 28
这段代码实现了Transformer中的多头自注意力机制(self-attention)。具体步骤如下:
1. 将输入x经过三个卷积层,分别得到query(x_q),key(x_k)和value(x_v)向量,这里的x_q的维度为(b, c, n),x_k和x_v的维度为(b, n, c)。
2. 将x_q和x_k进行矩阵乘法得到能量矩阵(energy),维度为(b, c, c)。
3. 对能量矩阵进行softmax计算得到注意力矩阵(attention),维度为(b, c, c)。
4. 对注意力矩阵进行归一化处理,保证其所有元素的和为1。
5. 将注意力矩阵和x_v进行矩阵乘法,得到加权后的value矩阵(x_r),维度为(b, c, n)。
6. 将x和x_r相减,并通过残差连接和LayerNorm进行处理,最终得到输出x(维度为(b, n, c))。
其中,softmax函数用于将能量矩阵进行归一化处理,保证注意力矩阵的所有元素都在0到1之间;归一化函数用于保证注意力矩阵的所有元素相加之和为1,这样才能达到加权的效果。残差连接和LayerNorm用于加速模型的训练和提高模型的精度。
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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。
class CNN(nn.Module): def __init__(self,input_size,output_size): super(CNN, self).__init__() self.B = B self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=64, kernel_size=2), # 24 - 2 + 1 = 23 nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1), # 23 - 2 + 1 = 22 ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=2), # 22 - 2 + 1 = 21 nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1), # 21 - 2 + 1 = 20 ) self.Linear1 = nn.Linear(self.B * 127 * 20, self.B * 50) self.Linear2 = nn.Linear(self.B * 50 , output_size) def forward(self, x): # [batch_size, n_features, data_len] x = x.permute(0, 2, 1) x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(-1) x = self.Linear1(x) x = self.relu(x) x = self.Linear2(x) x = x.view(x.shape[0], -1) return x
这段代码定义了一个CNN模型,它包含了两个卷积层和两个全连接层。下面是对代码的解释:
```python
class CNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(CNN, self).__init__()
self.B = B
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv1 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=64, kernel_size=2), # 24 - 2 + 1 = 23
nn.ReLU(),
nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1), # 23 - 2 + 1 = 22
)
self.conv2 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=2), # 22 - 2 + 1 = 21
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1), # 21 - 2 + 1 = 20
)
self.Linear1 = nn.Linear(self.B * 127 * 20, self.B * 50)
self.Linear2 = nn.Linear(self.B * 50 , output_size)
def forward(self, x):
# [batch_size, n_features, data_len]
x = x.permute(0, 2, 1)
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = x.view(-1)
x = self.Linear1(x)
x = self.relu(x)
x = self.Linear2(x)
x = x.view(x.shape[0], -1)
return x
```
在构造函数`__init__`中,模型初始化了一些参数并定义了网络的各个层。其中,`self.conv1`是一个包含了一个卷积层、ReLU激活函数和最大池化层的序列。`self.conv2`也是一个类似的序列。`self.Linear1`和`self.Linear2`分别是两个全连接层。
在前向传播函数`forward`中,输入数据首先进行形状变换,然后通过卷积层和激活函数进行特征提取和降维。之后,将特征展平并通过全连接层进行预测。最后,输出结果进行形状变换以匹配预期的输出形状。
需要注意的是,代码中的一些变量(如`B`)没有给出具体的定义,你可能需要根据自己的需求进行修改。
希望这个解释对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。