def forward(self, x): """ Parameters ---------- x: list. (b,2048,3)/(b,1024,3)/(b,512,3) Returns. (b,1920) ------- """ outs = [] # 1, CMLP. input (b,point_num,3), output latent vector. for i in range(self.each_scales_size): outs.append(self.Convlayers1[i](x[0])) # CMLP: (2,2048,3) -> (b,1024+512+256+128,1) for j in range(self.each_scales_size): outs.append(self.Convlayers2[j](x[1])) # CMLP: (2,1024,3) -> (b,1024+512+256+128,1) for k in range(self.each_scales_size): outs.append(self.Convlayers3[k](x[2])) # CMLP: (2,512,3) -> (b,1024+512+256+128,1) # 2, CONCAT latentfeature = torch.cat(outs, 2) # (b,1920,3). final latent map M # 3, MLP latentfeature = latentfeature.transpose(1, 2) # (b,1920,3) -> (b,3,1920) latentfeature = F.relu(self.bn1(self.conv1(latentfeature))) # (b,3,1920) -> (b,1,1920) latentfeature = torch.squeeze(latentfeature, 1) # (b,1,1920) -> (b,1920)

这段代码看起来像是一个神经网络模型的 forward 函数，它接收一个形状为 (batch_size, num_points, 3) 的输入张量 x，经过了三个 CMLP（Convolutional Multi-Layer Perceptron）层和一个 MLP（Multi-Layer Perceptron）层的处理，最终输出一个形状为 (batch_size, 1920) 的张量 latentfeature。其中，CMLP 层通过对输入的每个点的坐标进行卷积和池化操作，得到该点的特征向量；MLP 层则对所有点的特征向量进行拼接和全连接操作，得到最终的特征向量。这个模型似乎是用来对点云数据进行分类或者分割的。

相关问题

class BCNN(nn.Module): def __init__(self): nn.Module.__init__(self) self.features = torchvision.models.vgg16(pretrained = True).features self.features = nn.Sequential(*list(self.features.children())[:-1]) self.fc = nn.Linear(512 ** 2, 200) for param in self.feature.parameters(): param.requires_grad = True nn.init.kaiming_normal_(self.fc.weight.data) if self.fc.bias is not None: nn.init.constant_(self.fc.bias.data, val = 0) def forward(self, x): N = x.size()[0] assert x.size() == (N, 3, 448, 448) x = self.features(x) assert x.size() == (N, 512, 28, 28) x = x.view(N, 512, 28 ** 2) x = torch.bmm(x, torch.transpose(x, 1, 2)) / (28 ** 2) assert x.size() ==(N, 512, 512) x = x.view(N, 512 ** 2) x = torch.sqrt(x + 1e-5) x = nn.functional.normalize(x) x = self.fc(x) assert x.size() == (N, 200) return x啥意思

这是一个 PyTorch 模型定义，定义了一个叫做 BCNN 的类，继承自 nn.Module。该模型使用了预训练的 VGG16 网络，去除了最后一层全连接层，将其余层保存在 self.features 中。接着定义了一个全连接层 self.fc，输入为 512x512，输出为 200。在前向传递中，输入数据 x 经过 self.features 后，先将其 reshape 成 N x 512 x (28^2)，然后进行矩阵乘法，得到 N x 512 x 512 的输出，接着对输出进行开根号和 L2 归一化处理，最后送入全连接层得到输出。整个模型的作用是将输入图像映射到一个 200 维的向量表示。

class Net1d(nn.Module): def __init__(self, modes, width): super(Net1d, self).__init__() self.conv1 = SimpleBlock1d(modes, width) def forward(self, x): x = self.conv1(x) return x.squeeze() def count_params(self): c = 0 for p in self.parameters(): c += reduce(operator.mul, list(p.size())) return c

这是一个用于定义 1D 卷积神经网络的 PyTorch 模型类。其中包含了一个 SimpleBlock1d 模块，用于进行 1D 卷积操作。在 forward 方法中，输入的张量 x 经过 SimpleBlock1d 模块进行卷积操作，然后通过 squeeze 函数将结果的维度从 (batchsize, 1, width) 变为 (batchsize, width)，最终返回变换后的张量。count_params 方法用于计算模型中所有可训练参数的数量，包括权重和偏置等。它通过遍历模型中的所有参数，计算它们的大小并相乘，最终得到参数的总数。这个方法通常用于检查模型的大小和复杂度等信息。