self.fc = nn.Linear(in_feature, numclass, bias=True) self.fc.weight.data[:out_feature] = weight self.fc.bias.data[:out_feature] = bias

这段代码是在定义一个神经网络模型的类，并初始化了一个线性层(`nn.Linear`)。`in_feature`表示输入特征的数量，`numclass`表示输出的类别数量。`bias=True`表示是否使用偏置项。

接下来的两行代码是对线性层的权重和偏置进行初始化。`weight`是一个形状为`(out_feature, in_feature)`的张量，表示权重矩阵，其中`out_feature`表示输出特征的数量。通过`self.fc.weight.data[:out_feature] = weight`将权重矩阵的前`out_feature`行赋值为`weight`。

`bias`是一个形状为`(out_feature,)`的张量，表示偏置向量。通过`self.fc.bias.data[:out_feature] = bias`将偏置向量的前`out_feature`个元素赋值为`bias`。

这样，线性层的权重和偏置就被初始化为指定的值。

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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。