def make_layers(c_in, c_out, repeat_times, is_downsample=False): blocks = [] for i in range(repeat_times): if i == 0: blocks += [BasicBlock(c_in, c_out, is_downsample=is_downsample), ] else: blocks += [BasicBlock(c_out, c_out), ] return nn.Sequential(*blocks)

时间: 2024-04-02 16:35:55 浏览: 126
这段代码是一个辅助函数,用于构造由多个 BasicBlock 组成的层。函数接受四个参数: - `c_in`:输入通道数。 - `c_out`:输出通道数。 - `repeat_times`:BasicBlock 的重复次数。 - `is_downsample`:是否进行下采样(即是否需要改变输入输出的尺寸)。 在函数内部,通过循环来构造 BasicBlock 的序列,将这些 BasicBlock 依次添加到一个空列表 `blocks` 中。在第一次循环时,调用 BasicBlock 的构造函数时需要传入 `is_downsample` 参数;在后续的循环中,由于不再需要下采样,就不需要指定 `is_downsample` 参数了。最后,通过 `nn.Sequential` 将 `blocks` 列表中的 BasicBlock 组成一个序列,并返回这个序列。
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def create_decoder_block(in_channels, out_channels, kernel_size, wn=True, bn=True, activation=nn.ReLU, layers=2, final_layer=False): decoder = [] for i in range(layers): _in = in_channels _out = in_channels _bn = bn _activation = activation if i == 0: _in = in_channels * 2 if i == layers - 1: _out = out_channels if final_layer: _bn = False _activation = None decoder.append(create_layer(_in, _out, kernel_size, wn, _bn, _activation, nn.Conv2DTranspose)) return nn.Sequential(*decoder) 在这个decoder里加attention,怎么加?

要在decoder里加上attention,可以按照以下步骤进行: 1. 在decoder的输入和输出之间加入attention模块,这可以通过创建一个新的类来实现。例如,你可以创建一个名为`AttentionBlock`的类,该类接受来自encoder的特征图和decoder的上一层输出作为输入,并输出加权后的特征图。 2. 在`create_decoder_block`函数中,将`AttentionBlock`添加到decoder中。具体来说,你可以在每个decoder块的输入和输出之间添加一个`AttentionBlock`。例如,你可以在以下代码段中插入`AttentionBlock`: ``` if i == 0: # Add attention module here decoder.append(AttentionBlock(encoder_channels, in_channels)) _in = in_channels * 2 ``` 3. 在`AttentionBlock`中实现attention逻辑。在这里,你可以使用`nn.Conv2d`和`nn.Linear`层来计算注意力分数,并使用softmax函数将它们归一化到[0, 1]的范围内。然后,你可以将这些分数乘以encoder的特征图,得到加权后的特征图,并将其与decoder的上一层输出相加。 以下是一个示例`AttentionBlock`的代码: ``` class AttentionBlock(nn.Module): def __init__(self, encoder_channels, decoder_channels): super(AttentionBlock, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(encoder_channels + decoder_channels, decoder_channels, kernel_size=1) self.linear = nn.Linear(decoder_channels, 1) def forward(self, encoder_features, decoder_features): # Compute attention scores batch_size, _, height, width = decoder_features.size() encoder_features = F.interpolate(encoder_features, size=(height, width)) attention_scores = self.conv(torch.cat([encoder_features, decoder_features], dim=1)) attention_scores = attention_scores.view(batch_size, -1) attention_scores = self.linear(attention_scores) attention_scores = attention_scores.view(batch_size, 1, height, width) attention_scores = F.softmax(attention_scores, dim=-1) # Apply attention to encoder features weighted_encoder_features = encoder_features * attention_scores weighted_encoder_features = weighted_encoder_features.sum(dim=-1).sum(dim=-1).unsqueeze(2).unsqueeze(3) # Combine with decoder features combined_features = torch.cat([weighted_encoder_features, decoder_features], dim=1) return combined_features ``` 在这个示例中,我们首先将encoder的特征图插值为与decoder的特征图相同的大小,然后将它们拼接在一起,并通过一个卷积层计算注意力分数。接着,我们将分数归一化,并将它们乘以encoder的特征图,得到加权的特征图。最后,我们将加权的特征图与decoder的上一层输出拼接在一起,并返回结果。

class TemporalModel(nn.Module): def __init__( self, in_channels, receptive_field, input_shape, start_out_channels=64, extra_in_channels=0, n_spatial_layers_between_temporal_layers=0, use_pyramid_pooling=True): super().__init__() self.receptive_field = receptive_field n_temporal_layers = receptive_field - 1 h, w = input_shape modules = [] block_in_channels = in_channels block_out_channels = start_out_channels for _ in range(n_temporal_layers): if use_pyramid_pooling: use_pyramid_pooling = True pool_sizes = [(2, h, w)] else: use_pyramid_pooling = False pool_sizes = None temporal = TemporalBlock( block_in_channels, block_out_channels, use_pyramid_pooling=use_pyramid_pooling, pool_sizes=pool_sizes, ) spatial = [ Bottleneck3D(block_out_channels, block_out_channels, kernel_size=(1, 3, 3)) for _ in range(n_spatial_layers_between_temporal_layers) ] temporal_spatial_layers = nn.Sequential(temporal, *spatial) modules.extend(temporal_spatial_layers) block_in_channels = block_out_channels block_out_channels += extra_in_channels self.out_channels = block_in_channels self.model = nn.Sequential(*modules) def forward(self, x): # Reshape input tensor to (batch, C, time, H, W) x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4) x = self.model(x) x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4).contiguous() return x[:, (self.receptive_field - 1):]是如何一步步前向传播的?

首先,输入张量x的形状为(batch_size, in_channels, sequence_length, height, width)。 然后,我们将x的维度从(sequence_length, batch_size, in_channels, height, width)改变为(batch_size, sequence_length, in_channels, height, width)。 接下来,我们将模型应用于输入,并将结果从(batch_size, sequence_length, out_channels, height, width)改变为(batch_size, out_channels, sequence_length, height, width),使其与输入张量的形状匹配。 最后,我们将输出张量的维度从(batch_size, out_channels, sequence_length, height, width)改变为(batch_size, sequence_length-receptive_field+1, out_channels, height, width)。其中,sequence_length-receptive_field+1是因为我们使用的是膨胀卷积,其输出序列长度会比输入短receptive_field-1,因此我们需要将其调整为对齐原始输入序列的长度。
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from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)

# New module: utils.pyimport torchfrom torch import nnclass ConvBlock(nn.Module): """A convolutional block consisting of a convolution layer, batch normalization layer, and ReLU activation.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, drop_prob): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_chans) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout2d(p=drop_prob) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) return x# Refactored U-Net modelfrom torch import nnfrom utils import ConvBlockclass UnetModel(nn.Module): """PyTorch implementation of a U-Net model.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, chans, num_pool_layers, drop_prob, pu_args=None): super().__init__() PUPS.__init__(self, *pu_args) self.in_chans = in_chans self.out_chans = out_chans self.chans = chans self.num_pool_layers = num_pool_layers self.drop_prob = drop_prob # Calculate input and output channels for each ConvBlock ch_list = [chans] + [chans * 2 ** i for i in range(num_pool_layers - 1)] in_chans_list = [in_chans] + [ch_list[i] for i in range(num_pool_layers - 1)] out_chans_list = ch_list[::-1] # Create down-sampling layers self.down_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers): self.down_sample_layers.append(ConvBlock(in_chans_list[i], out_chans_list[i], drop_prob)) # Create up-sampling layers self.up_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers - 1): self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[i], out_chans_list[i + 1] // 2, drop_prob)) self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1], drop_prob)) # Create final convolution layer self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1] // 2, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans_list[-1] // 2, out_chans, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=1), ) def forward(self, x): # Down-sampling path encoder_outs = [] for layer in self.down_sample_layers: x = layer(x) encoder_outs.append(x) x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x) # Bottom layer x = self.conv(x) # Up-sampling path for i, layer in enumerate(self.up_sample_layers): x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = torch.cat([x, encoder_outs[-(i + 1)]], dim=1) x = layer(x) # Final convolution layer x = self.conv2(x) return x

为以下的每句代码做注释:class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).__init__() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

代码解析: class BasicBlock(nn.Layer): expansion = 1 def init(self, in_channels, channels, stride=1, downsample=None): super().init() self.conv1 = conv1x1(in_channels, channels) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(channels) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = conv3x3(channels, channels, stride) self.bn2 = nn.BatchNorm2D(channels) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): residual = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: residual = self.downsample(x) out += residual out = self.relu(out) return out class ResNet45(nn.Layer): def init(self, in_channels=3, block=BasicBlock, layers=[3, 4, 6, 6, 3], strides=[2, 1, 2, 1, 1]): self.inplanes = 32 super(ResNet45, self).init() self.conv1 = nn.Conv2D( in_channels, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, weight_attr=ParamAttr(initializer=KaimingNormal()), bias_attr=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(32) self.relu = nn.ReLU() self.layer1 = self._make_layer(block, 32, layers[0], stride=strides[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 64, layers[1], stride=strides[1]) self.layer3 = self._make_layer(block, 128, layers[2], stride=strides[2]) self.layer4 = self._make_layer(block, 256, layers[3], stride=strides[3]) self.layer5 = self._make_layer(block, 512, layers[4], stride=strides[4]) self.out_channels = 512 def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: # downsample = True downsample = nn.Sequential( nn.Conv2D( self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, weight_attr=ParamAttr(initializer=KaimingNormal()), bias_attr=False), nn.BatchNorm2D(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for i in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.layer5(x) return x

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