norm_layer(embed_dim)
时间: 2023-09-05 07:15:19 浏览: 56
可以理解为对输入张量进行归一化的操作,其中embed_dim是输入张量的维度。具体实现上,可以使用Batch Normalization、Layer Normalization、Instance Normalization等方法对输入张量进行归一化。这个操作主要可以加速神经网络的训练,提高模型的泛化能力,并且可以防止梯度消失或者梯度爆炸等问题。
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self.patch_embed = PatchEmbed3D(patch_size=patch_size, in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dim, norm_layer=norm_layer if self.patch_norm else None) # num_patches = self.patch_embed.num_patches patches_resolution = self.patch_embed.patches_resolution self.patches_resolution = patches_resolution self.num_Ttokens = num_frames // patch_size[0]
这段代码是一个类的初始化函数,它包含了以下几个步骤:
1. 初始化一个三维的 Patch Embedding 层,这一层会将输入的视频序列分割成一个个小的 patch,并将每个 patch 转换成一个低维度的向量表示,方便后续的处理。
2. 计算 patch 的数量和分辨率,这些信息会在后续的处理中用到。
3. 计算 T 轴上 patch 的数量,这个数量等于视频序列的长度除以 patch_size[0],其中 patch_size[0] 表示每个 patch 在 T 轴上的长度。这个数量会在 Transformer 中用到,用于计算 Attention Mask。
def __init__(self, img_size=224, patch_size=(2,4,4), in_chans=3, embed_dim=96, norm_layer=None): super().__init__() self.patch_size = patch_size img_size = to_2tuple(img_size) self.in_chans = in_chans self.embed_dim = embed_dim patches_resolution = [img_size[0] // patch_size[1], img_size[1] // patch_size[2]] self.patches_resolution = patches_resolution self.num_patches = patches_resolution[0] * patches_resolution[1] self.proj = nn.Conv3d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) if norm_layer is not None: self.norm = norm_layer(embed_dim) else: self.norm = None
这是一个 PyTorch 的模型初始化函数,它定义了一个 3D 卷积层和一个归一化层。主要参数包括:
- img_size:图像的尺寸。
- patch_size:划分图像的 patch 的大小。
- in_chans:输入图像的通道数。
- embed_dim:嵌入向量的维度。
- norm_layer:归一化层的类型。
该函数的作用是将输入的图像分为多个 patch,并且将每个 patch 映射到一个嵌入向量。这是 ViT 模型(Vision Transformer)的核心思想。ViT 模型将图像分为多个 patch,然后通过 Transformer 来处理这些 patch,最后输出整个图像的特征向量。