q = F.normalize(q.view(self.dim, 1), p=2, dim=0) #转置-----将张量q的形状变为self.dim行,1列的形状,然后使用F.normalize函数对其进行归一化操作 feat_all = F.normalize(feat_all, p=2, dim=1) #feat_all是一个特征矩阵,每一行代表一个样本的特征 #使用F.normalize函数对feat_all进行归一化操作,其中参数dim=1表示对每一行进行归一化。这样做可以确保每个样本的特征向量长度为1,使得它们在特征空间中具有相同的尺度 q2all = torch.mm(feat_all, q.view(self.dim, 1)).squeeze(-1) #计算节点与q之间的相似度 pos_len = torch.sum(labels, dim = 0) #正长节点 neg_len = q2all.size(0) - pos_len #异常节点 # pos [P]; neg [Neg] q2all_pos, q2all_neg = torch.split(q2all, [pos_len, neg_len], dim = 0)这段代码什么意思
时间: 2024-04-09 09:27:14 浏览: 185
这段代码的主要作用是计算节点与查询向量(q)之间的相似度,并将相似度分为正例(正常节点)和负例(异常节点)。
首先,使用`F.normalize`函数对查询向量(q)进行归一化操作,将其形状变为`self.dim`行,1列的形状。这可以确保查询向量的长度为1,使得其在特征空间中具有相同的尺度。
然后,使用`F.normalize`函数对特征矩阵(feat_all)进行归一化操作,其中参数`dim=1`表示对每一行进行归一化。这样做可以确保每个样本的特征向量长度为1,使得它们在特征空间中具有相同的尺度。
接下来,使用`torch.mm`函数计算特征矩阵(feat_all)与查询向量(q)之间的相似度。`torch.mm`函数将特征矩阵与查询向量进行矩阵乘法,并得到一个列向量。使用`squeeze(-1)`函数将该列向量的维度从1降低到0。
然后,使用`torch.split`函数将相似度分为正例(正常节点)和负例(异常节点)。`torch.split`函数接受两个参数,第一个参数是待分割的张量(这里是相似度),第二个参数是一个列表,指定分割后每部分的长度。在这里,列表中的第一个元素是正例的长度(即正常节点的数量),第二个元素是负例的长度(即异常节点的数量)。最终,将得到两个张量:`q2all_pos`表示正例的相似度,`q2all_neg`表示负例的相似度。
总结起来,这段代码的目的是对查询向量和特征矩阵进行归一化操作,并计算节点与查询向量之间的相似度,然后将相似度分为正例和负例。
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def forward(self, x, g): rem = x k1, k2, k3, k4 = torch.split(g, (x.size()[1]*5, x.size()[1]*5, x.size()[1]*5, x.size()[1]*5), 1) k1 = F.normalize(k1.view(x.size()[0], x.size()[1], 5, x.size()[3], x.size()[4]), p=1, dim=2) k2 = F.normalize(k2.view(x.size()[0], x.size()[1], 5, x.size()[3], x.size()[4]), p=1, dim=2) k3 = F.normalize(k3.view(x.size()[0], x.size()[1], 5, x.size()[3], x.size()[4]), p=1, dim=2) k4 = F.normalize(k4.view(x.size()[0], x.size()[1], 5, x.size()[3], x.size()[4]), p=1, dim=2) x = self.SGA(x, k1, k2, k3, k4) if self.refine: x = self.bn_relu(x) x = self.conv_refine(x) else: x = self.bn(x) assert(x.size() == rem.size()) x += rem return self.relu(x)
该模块的 forward 方法接受两个输入:x 表示输入特征图,g 表示用于计算空间注意力权重的向量。在方法中,首先将输入的特征图 x 保存到 rem 变量中,然后将 g 向量按通道分成四份,并对每份向量进行 L1 归一化。接着,将归一化后的四个向量作为参数传给 SGA 模块,用于计算加权聚合后的特征图。如果 refine 参数为 True,则对加权聚合后的特征图进行一些卷积操作,否则直接对其进行 BatchNorm3d 操作。最后,将加权聚合后的特征图和输入的特征图 rem 相加,并通过 relu 激活函数输出。
rem = x k1, k2, k3, k4 = torch.split(g, (x.size()[1]*5, x.size()[1]*5, x.size()[1]*5, x.size()[1]*5), 1) k1 = F.normalize(k1.view(x.size()[0], x.size()[1], 5, x.size()[3], x.size()[4]), p=1, dim=2) k2 = F.normalize(k2.view(x.size()[0], x.size()[1], 5, x.size()[3], x.size()[4]), p=1, dim=2) k3 = F.normalize(k3.view(x.size()[0], x.size()[1], 5, x.size()[3], x.size()[4]), p=1, dim=2) k4 = F.normalize(k4.view(x.size()[0], x.size()[1], 5, x.size()[3], x.size()[4]), p=1, dim=2) x = self.SGA(x, k1, k2, k3, k4)
这段代码可能是某个神经网络模型的一部分。首先,将变量x的值赋给变量rem。然后,将变量g沿着第1个维度分成4个大小为x.size()[1]*5的张量k1, k2, k3和k4。接下来,对这4个张量进行归一化处理,使用了PyTorch中的F.normalize函数,其中p=1表示使用L1范数进行归一化,dim=2表示沿着第2个维度进行归一化。最后,将变量x、k1、k2、k3和k4作为输入,调用self.SGA函数进行处理。SGA可能是某个自定义的函数,因为这段代码没有提供SGA函数的实现。
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