class MultiHeadGraphAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, num_heads, dim_in, dim_k, dim_v): super(MultiHeadGraphAttention, self).__init__() #"dim_k and dim_v must be multiple of num_heads" assert dim_k % num_heads == 0 and dim_v % num_heads == 0 self.num_heads = num_heads self.dim_in = dim_in self.dim_k = dim_k self.dim_v = dim_v self.linear_q = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_k = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_v = torch.nn.Linear(dim_in, dim_v, bias=False) self.leaky_relu = torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2) self._nor_fact = 1 / sqrt(dim_k // num_heads)
时间: 2023-12-29 12:02:59 浏览: 135
这是一个实现多头图注意力机制的 PyTorch 模块。该模块将输入的节点特征矩阵作为 Q(查询)、K(键)和 V(值)三个线性变换的输入,并将其分别映射为 dim_k、dim_k 和 dim_v 维的特征矩阵。然后,将这些特征矩阵按照 num_heads 头进行切分,每个头的维度为 dim_k/num_heads 和 dim_v/num_heads,然后进行注意力计算。最后将每个头的结果拼接在一起,经过一次线性变换输出。其中,_nor_fact 是一个归一化因子,用于控制注意力的大小。
需要注意的是,这个模块只处理了节点之间的注意力计算,如果要考虑边上的权重信息,还需要在输入特征矩阵中加入边的特征信息,并在计算注意力时将其考虑进去。
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class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas
这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现,其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l,分别代表短边和长边的特征。在前向传播时,它首先对输入进行扁平化处理,然后通过bbox_pred层获得边界框预测值,通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时,可以进行dropout操作来防止过拟合。最终,返回分类得分和边界框预测值。
class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)
这是一个实现了注意力机制的神经网络模块,主要用于处理输入序列中不同位置之间的关系。其中,dim代表输入特征的维度,num_ttokens表示输入序列的长度,num_heads表示注意力头数,qkv_bias表示是否对注意力中的查询、键、值进行偏置,qk_scale表示缩放因子,attn_drop表示注意力中的dropout率,proj_drop表示输出结果的dropout率,with_qkv表示是否需要对输入进行线性变换。
在实现中,首先根据输入的维度和头数计算每个头的维度head_dim,然后根据缩放因子scale对查询、键、值进行线性变换,得到每个头的查询、键、值向量。如果with_qkv为True,则需要对输入进行线性变换得到查询、键、值向量;否则直接使用输入作为查询、键、值向量。
接着,计算注意力分数,即将查询向量和键向量点乘并除以缩放因子scale,然后通过softmax函数得到注意力权重。将注意力权重与值向量相乘并进行加权平均,得到最终的输出结果。
另外,为了考虑不同位置之间的关系,在实现中还引入了相对位置编码。具体来说,通过计算每个位置之间的相对距离,得到一个相对位置编码矩阵,然后将其转化为一个参数relative_position_bias_table,并通过注册buffer的方式保存在模块中。在计算注意力分数时,将查询向量和键向量的相对位置编码相加,从而考虑不同位置之间的相对关系。
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