mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(self.model)
时间: 2024-04-15 12:26:42 浏览: 19
根据提供的代码,`SamAutomaticMaskGenerator` 是一个类,它的实例化需要传入一个模型 `self.model`。根据类的命名和代码上下文的判断,`SamAutomaticMaskGenerator` 可能是一个用于生成自动掩码的工具类。
自动掩码是一种在模型训练过程中用于屏蔽或忽略某些输入或输出的技术。它常用于处理序列数据或图像数据中的变长输入,或者进行模型的控制流程设计。
通过将模型 `self.model` 传递给 `SamAutomaticMaskGenerator` 的构造函数,可以将该模型与自动掩码生成工具关联起来。这样,您可以使用 `SamAutomaticMaskGenerator` 的方法来生成相应的掩码,以实现自动控制模型的输入或输出。
具体的自动掩码生成逻辑和使用方法需要查看 `SamAutomaticMaskGenerator` 类的实现代码。
相关问题
mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(self.model) return mask_generator.generate(image)
根据提供的代码,`SamAutomaticMaskGenerator` 是一个类,它的实例化需要传入一个模型 `self.model`。然后,通过实例化的 `SamAutomaticMaskGenerator` 对象调用 `generate` 方法来生成掩码。
掩码生成的输入参数 `image` 可能是一个图像数据,它会被传递给 `generate` 方法。掩码生成的具体逻辑需要查看 `SamAutomaticMaskGenerator` 类的实现代码。
根据这段代码的作用,可以推测 `SamAutomaticMaskGenerator` 是一个用于生成图像掩码的工具类。它可能根据模型 `self.model` 对输入图像进行处理,生成相应的掩码。生成的掩码可以用于不同的应用,例如图像分割、对象检测等。
最后,返回生成的掩码作为函数的输出结果。具体返回值的类型和含义需要查看 `generate` 方法的实现代码。
帮我看一些这段代码有什么问题:class EncoderDecoder(nn.Module): def init(self,encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator): #encoder:代表编码器对象 #decoder:代表解码器对象 #source_embed:代表源数据的嵌入 #target_embed:代表目标数据的嵌入 #generator:代表输出部分类别生成器对象 super(EncoderDecoder,self).init() self.encoder=encoder self.decoder=decoder self.src_embed=source_embed self.tgt_embed=target_embed self.generator=generator def forward(self,source,target,source_mask,target_mask): #source:代表源数据 #target:代表目标数据 #source_mask:代表源数据的掩码张量 #target_mask:代表目标数据的掩码张量 return self.decode(self.encode(source,source_mask),source_mask, target,target_mask) def encode(self,source,source_mask): return self.encoder(self.src_embed(source),source_mask) def decode(self,memory,source_mask,target,target_mask): #memory:代表经历编码器编码后的输出张量 return self.decoder(self.tgt_embed(target),memory,source_mask,target) vocab_size=1000 d_model=512 encoder=en decoder=de source_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) target_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) generator=gen source=target=Variable(torch.LongTensor([[100,2,421,500],[491,998,1,221]])) source_mask=target_mask=Variable(torch.zeros(8,4,4)) ed=EncoderDecoder(encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator ) ed_result=ed(source,target,source_mask,target_mask) print(ed_result) print(ed_result.shape)
这段代码的问题是在初始化函数中,应该使用`__init__`而不是`init`来命名。另外,在调用父类的初始化函数时,应该使用`super().__init__()`而不是`super(EncoderDecoder,self).init()`。修正后的代码如下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class EncoderDecoder(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder, source_embed, target_embed, generator):
super(EncoderDecoder, self).__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.src_embed = source_embed
self.tgt_embed = target_embed
self.generator = generator
def forward(self, source, target, source_mask, target_mask):
return self.decode(self.encode(source, source_mask), source_mask, target, target_mask)
def encode(self, source, source_mask):
return self.encoder(self.src_embed(source), source_mask)
def decode(self, memory, source_mask, target, target_mask):
return self.decoder(self.tgt_embed(target), memory, source_mask, target_mask)
vocab_size = 1000
d_model = 512
encoder = en
decoder = de
source_embed = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
target_embed = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
generator = gen
source = target = torch.LongTensor([[100, 2, 421, 500], [491, 998, 1, 221]])
source_mask = target_mask = torch.zeros(8, 4, 4)
ed = EncoderDecoder(encoder, decoder, source_embed, target_embed, generator)
ed_result = ed(source, target, source_mask, target_mask)
print(ed_result)
print(ed_result.shape)
```
请注意,你在代码中使用的`en`,`de`和`gen`变量没有给出定义,你需要在代码中定义它们。另外,`Variable`在最新版本的PyTorch中已经被移除,可以直接使用`torch.Tensor`替代。