def __init__(self, hand_NodeEncoder_dic={}, learned_NodeEncoder_dic={}, intialize_EdgeEncoder_dic={}, message_passing={}, edge_classifier_dic={} ): super(CellTrack_Model, self).__init__() self.distance = CosineSimilarity() self.handcrafted_node_embedding = MLP(**hand_NodeEncoder_dic) self.learned_node_embedding = MLP(**learned_NodeEncoder_dic) self.learned_edge_embedding = MLP(**intialize_EdgeEncoder_dic) edge_mpnn_class = getattr(edge_mpnn, message_passing.target) self.message_passing = edge_mpnn_class(**message_passing.kwargs) self.edge_classifier = MLP(**edge_classifier_dic)

这段代码是定义了一个名为CellTrack_Model的类，该类继承自PyTorch中的nn.Module类。在类的构造函数`__init__`中，有一系列参数用于初始化模型的各个组件。

- `hand_NodeEncoder_dic`、`learned_NodeEncoder_dic`、`intialize_EdgeEncoder_dic`、`message_passing`和`edge_classifier_dic`是字典类型的参数，用于配置MLP（多层感知机）的各个参数。
- `self.distance`是一个CosineSimilarity类的对象，用于计算余弦相似度。
- `self.handcrafted_node_embedding`、`self.learned_node_embedding`和`self.learned_edge_embedding`是MLP类的对象，用于节点特征嵌入。
- `self.message_passing`是根据`message_passing.target`参数选择相应的类，并使用`message_passing.kwargs`参数进行初始化，用于消息传递。
- `self.edge_classifier`也是一个MLP类的对象，用于边分类。

通过这些组件的初始化，CellTrack_Model类可以进行节点特征嵌入、消息传递和边分类等操作。

相关问题

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。这些分类器都是基于输入特征进行分类的，并且使用不同的方法来实现分类功能。此外，该模型还包含了一个MLP网络，用于将输入特征映射到更高维的特征空间中。该模型的输入特征维度为41，输出类别数为5。

def forward(self, x, edge_index, edge_feat): x1, x2 = x x_init = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity1 = self.distance(x_init[src], x_init[trg]) abs_init = torch.abs(x_init[src] - x_init[trg]) x1 = self.handcrafted_node_embedding(x1) x2 = self.learned_node_embedding(x2) x = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity2 = self.distance(x[src], x[trg]) edge_feat_in = torch.cat((abs_init, similarity1[:, None], x[src], x[trg], torch.abs(x[src] - x[trg]), similarity2[:, None]), dim=-1) edge_init_features = self.learned_edge_embedding(edge_feat_in) edge_feat_mp = self.message_passing(x, edge_index, edge_init_features) pred = self.edge_classifier(edge_feat_mp).squeeze() return pred

这段代码是一个类中的 `forward` 方法，用于定义模型的前向传播过程。根据代码的输入和输出，可以推测这是一个图神经网络模型，用于处理图数据的节点分类任务。

具体来说，这个方法执行了以下操作：

1. 将输入 `x` 拆分为 `x1` 和 `x2`。

2. 将 `x1` 和 `x2` 拼接起来，得到 `x_init`。

3. 根据给定的 `edge_index`（表示图中边的连接关系）和 `edge_feat`（边的特征），计算节点之间的相似度 `similarity1` 和节点间特征的绝对差值 `abs_init`。

4. 分别将 `x1` 和 `x2` 通过 `handcrafted_node_embedding` 和 `learned_node_embedding` 进行节点嵌入操作。

5. 将嵌入后的 `x1` 和 `x2` 拼接起来，得到新的特征表示 `x`。

6. 根据给定的 `edge_index`，再次计算节点之间的相似度 `similarity2`。

7. 将多个特征拼接起来，包括 `abs_init`、`similarity1`、`x[src]`、`x[trg]`、`torch.abs(x[src] - x[trg])`、`similarity2`，得到输入边特征 `edge_feat_in`。

8. 使用 `learned_edge_embedding` 对 `edge_feat_in` 进行边特征的嵌入操作，得到初始边特征 `edge_init_features`。

9. 对初始边特征 `edge_init_features` 进行消息传递操作，使用 `message_passing` 方法。

10. 将消息传递后的边特征 `edge_feat_mp` 输入到边分类器 `edge_classifier` 中，得到预测结果 `pred`。

11. 返回预测结果 `pred`。

这段代码展示了一个典型的图神经网络的前向传播过程，其中包括节点嵌入、消息传递和边分类等操作，用于对图数据进行节点分类任务的建模和预测。