M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype)代码解释

这行代码包含了几个操作。首先，使用torch.clamp函数对input_abs乘以gamma的结果进行限制，使其在0和1之间。clamp函数的min和max参数分别指定了允许的最小值和最大值，超出这个范围的值会被截断到最小值或最大值。接下来，使用torch.bernoulli函数对上一步得到的张量进行伯努利采样，即以该张量中的每个元素作为概率进行独立的二元采样。采样结果是一个与输入张量形状相同的二值张量，其中的元素值为0或1。最后，使用.to方法将采样结果移动到与输入张量相同的设备（device）上，并使用.dtype方法将其设置为与输入张量相同的数据类型（dtype），然后将结果赋值给变量M_seed。

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class DropBlock_Ske(nn.Module): def __init__(self, num_point, block_size=7): super(DropBlock_Ske, self).__init__() self.keep_prob = 0.0 self.block_size = block_size self.num_point = num_point self.fc_1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.fc_2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, input, keep_prob, A): # n,c,t,v self.keep_prob = keep_prob if not self.training or self.keep_prob == 1: return input n, c, t, v = input.size() input_attention_mean = torch.mean(torch.mean(input, dim=2), dim=1).detach() # 32 25 input_attention_max = torch.max(input, dim=2)[0].detach() input_attention_max = torch.max(input_attention_max, dim=1)[0] # 32 25 avg_out = self.fc_1(input_attention_mean) max_out = self.fc_2(input_attention_max) out = avg_out + max_out input_attention_out = self.sigmoid(out).view(n, 1, 1, self.num_point) input_a = input * input_attention_out input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach() input_abs = input_abs / torch.sum(input_abs) * input_abs.numel() gamma = 0.024 M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype) M = torch.matmul(M_seed, A) M[M > 0.001] = 1.0 M[M < 0.5] = 0.0 mask = (1 - M).view(n, 1, 1, self.num_point) return input * mask * mask.numel() / mask.sum()

这段代码定义了一个名为DropBlock_Ske的PyTorch模型类。该类继承自nn.Module基类，并实现了模型的前向传播逻辑。

在初始化方法中，定义了一些模型的属性，包括keep_prob、block_size、num_point等。然后，定义了两个全连接网络层fc_1和fc_2，并使用nn.Sequential组织网络层的结构。最后，使用nn.Sigmoid定义了一个Sigmoid激活函数。

在前向传播方法中，首先根据输入的keep_prob值判断是否需要执行DropBlock操作，如果不需要则直接返回输入。接着，获取输入张量的形状，并计算出输入张量的均值和最大值。通过两个全连接网络层对均值和最大值进行处理，将处理结果相加得到out。然后，使用Sigmoid激活函数对out进行处理，得到一个形状为(n, 1, 1, num_point)的张量input_attention_out。将input_attention_out与输入张量input相乘得到input_a。

接下来，计算input_a的绝对值的平均值，并将其除以总数并乘以元素个数，得到一个形状为(n,)的张量input_abs。定义了一个gamma值，并将input_abs与gamma相乘并经过torch.clamp函数进行限制，再经过torch.bernoulli函数进行伯努利采样，得到一个形状与输入相同的二值张量M_seed。使用torch.matmul函数将M_seed与A矩阵相乘得到M。

然后，将M中大于0.001的元素赋值为1.0，小于0.5的元素赋值为0.0。接着，将1减去M得到mask，将mask乘以输入张量input，并除以mask中的元素个数与总和，得到最终的输出张量。

这个模型类实现了DropBlock_Ske操作，其中包含了一些全连接网络层和一些基于概率的操作。它的具体功能和用途可能需要根据上下文来确定。

mask_pro_label = torch.mul(label, mask_labels) pos_lab= torch.mul(pre_label, mask_pro_label)#积极标签 neg_label=torch.abs(label-1) mask_neg_label = torch.mul(neg_label, mask_labels) neg_lab= torch.mul(pre_label, mask_neg_label)#消极标签 neg_l

abel= torch.mul(neg_label, mask_labels) neg_lab= torch.mul(pre_label, mask_neg_label)#消极标签

这段代码是用来生成积极和消极标签的。首先，通过 torch.mul(label, mask_labels) 将原始标签 label 和掩码 mask_labels 相乘，得到积极标签 mask_pro_label。然后，通过 torch.mul(pre_label, mask_pro_label) 将预测标签 pre_label 和积极标签 mask_pro_label 相乘，得到最终的积极标签 pos_lab。

接着，通过 torch.abs(label-1) 将原始标签 label 取反得到消极标签 neg_label。再通过 torch.mul(neg_label, mask_labels) 将消极标签 neg_label 和掩码 mask_labels 相乘，得到消极标签的掩码 mask_neg_label。最后，通过 torch.mul(pre_label, mask_neg_label) 将预测标签 pre_label 和消极标签的掩码 mask_neg_label 相乘，得到最终的消极标签 neg_lab。