class ContrastiveHead(nn.Module): """MLP head for contrastive representation learning, https://arxiv.org/abs/2003.04297 Args: dim_in (int): dimension of the feature intended to be contrastively learned feat_dim (int): dim of the feature to calculated contrastive loss Return: feat_normalized (tensor): L-2 normalized encoded feature, so the cross-feature dot-product is cosine similarity (https://arxiv.org/abs/2004.11362) """ def __init__(self, dim_in, feat_dim): super().__init__() self.head = nn.Sequential( nn.Linear(dim_in, dim_in), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(dim_in, feat_dim), ) for layer in self.head: if isinstance(layer, nn.Linear): weight_init.c2_xavier_fill(layer) def forward(self, x): feat = self.head(x) feat_normalized = F.normalize(feat, dim=1) return feat_normalized

这是一个用于对比学习（contrastive learning）的 MLP 头部（MLP head）模型。在对比学习中，我们需要将输入的特征进行编码，使得相似的样本在编码后的特征空间中距离更近，不相似的样本距离更远。这个 MLP 头部的输入是 dim_in 维度的特征，输出是 feat_dim 维度的编码特征。在 MLP 头部中，我们使用了两个线性层和一个 ReLU 激活函数。在初始化时，我们使用了 Xavier 初始化方法对线性层的权重进行初始化。在前向传播时，我们将输入特征传递给 MLP 头部，得到编码特征，并对编码特征进行 L-2 归一化，使得特征向量的范数为 1，方便后续计算。最后返回编码后的特征。

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class End2EndModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128, nheads=1, nclusters=10): super(End2EndModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head self.nheads = nheads assert(isinstance(self.nheads, int)) assert(self.nheads > 0) self.cluster_head = nn.ModuleList([nn.Linear(self.backbone_dim, nclusters) for _ in range(self.nheads)]) if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.backbone(x) contrastive_features = self.contrastive_head(features) contrastive_features = F.normalize(contrastive_features, dim = -1) cluster_outs = [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head] return contrastive_features, cluster_outs

这是一个端到端模型的类End2EndModel，它包含了对比学习和聚类任务。它接受一个backbone作为输入，backbone是一个由特征提取器组成的模型。backbone的输出维度是self.backbone_dim。head参数指定了模型的头部结构，可以选择'linear'或'mlp'。如果选择'linear'，则使用一个线性层将backbone的输出映射到features_dim维度的特征向量。如果选择'mlp'，则使用一个多层感知机（MLP）将backbone的输出映射到features_dim维度的特征向量。

在初始化方法中，根据nheads参数创建了一个包含nheads个线性层的ModuleList，每个线性层将backbone的输出映射到nclusters维度。在forward方法中，将输入数据x通过backbone和contrastive_head进行前向传播，得到对比学习任务的特征向量contrastive_features，并对其进行归一化。然后，通过遍历cluster_head列表，将features输入每个线性层得到聚类任务的输出cluster_outs。

最后，返回对比学习任务的特征向量contrastive_features和聚类任务的输出cluster_outs。

class ContrastiveModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128): super(ContrastiveModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.contrastive_head(self.backbone(x)) features = F.normalize(features, dim = 1) return features

这是一个对比学习模型的类ContrastiveModel。它接受一个backbone作为输入，backbone是一个由特征提取器组成的模型。backbone的输出维度是self.backbone_dim。head参数指定了模型的头部结构，可以选择'linear'或'mlp'。如果选择'linear'，则使用一个线性层将backbone的输出映射到features_dim维度的特征向量。如果选择'mlp'，则使用一个多层感知机（MLP）将backbone的输出映射到features_dim维度的特征向量。最后，在forward方法中，将输入数据x通过backbone和contrastive_head进行前向传播，得到特征向量，并对特征向量进行归一化后返回。