class AverageMeter(object): """Computes and stores the average and current value""" def __init__(self): self.reset() def reset(self): self.val = 0 self.avg = 0 self.sum = 0 self.count = 0 def update(self, val, n=1): self.val = val self.sum += val * n self.count += n self.avg = self.sum / self.count def __repr__(self): return '{:.3f} ({:.3f})'.format(self.val, self.avg)

这是一个用于计算和存储平均值的辅助类（AverageMeter）。让我解释一下这个类的作用和每个方法的功能。

这个类用于计算和存储一个变量的平均值。它具有以下属性：

- `val`：当前值
- `avg`：平均值
- `sum`：值的总和
- `count`：值的个数

该类具有以下方法：

- `reset()`：重置所有属性为初始状态，将所有值都设置为0。
- `update(val, n=1)`：更新当前值和平均值。`val`是要更新的新值，`n`是该值的数量，默认为1。该方法会根据新值和数量更新总和（`sum`）、计数（`count`）和平均值（`avg`）。
- `__repr__()`：返回一个字符串表示当前值和平均值。字符串格式为"当前值 (平均值)"。

这个辅助类可以用于跟踪训练过程中某个指标的平均值，比如损失或准确率。在训练循环中，你可以使用这个类来计算和更新指标的平均值，并在每个epoch或每个batch结束时打印出来。

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class AverageMeter(object): """Computes and stores the average and current value""" def __init__(self): self.clear() self.has_new_data = False def reset(self): self.avg = 0 self.val = 0 self.sum = 0 self.count = 0 def clear(self): self.reset() self.history = [] def update(self, val, n=1): self.val = val self.sum += val * n self.count += n self.avg = self.sum / self.count def new_epoch(self): if self.count > 0: self.history.append(self.avg) self.reset() self.has_new_data = True else: self.has_new_data = False

这段代码定义了一个名为AverageMeter的类，用于计算和存储平均值和当前值。它包含以下方法：

- `__init__(self)`：类的构造函数，初始化各个实例变量，并将`has_new_data`设为False。
- `reset(self)`：将平均值、当前值、总和和计数器都重置为0。
- `clear(self)`：重置所有实例变量，并将历史记录清空。
- `update(self, val, n=1)`：更新当前值、总和和计数器，并计算平均值。
- `new_epoch(self)`：在新的epoch开始时，将平均值添加到历史记录中，并重置所有实例变量，将`has_new_data`设为True（如果计数器大于0），否则将`has_new_data`设为False。

这个类可以用于训练神经网络时记录损失值和精度等指标的平均值，并将它们保存到一个列表中，以便后续可视化和分析。

Focal 损失函数代码如下：def focal_loss(input_values, gamma): """Computes the focal loss""" p = torch.exp(-input_values) loss = (1 - p) ** gamma * input_values return loss.mean() class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, weight=None, gamma=0.): super(FocalLoss, self).__init__() assert gamma >= 0 self.gamma = gamma self.weight = weight def forward(self, input, target): return focal_loss(F.cross_entropy(input, target, reduction='none', weight=self.weight), self.gamma) LDAM损失函数代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) Large Margin aware Focal (LMF) 损失函数是 Focal 损失函数和 LDAM损失函数加权的线性组合，帮我用pytorch代码实现LMF损失函数

以下是LMF损失函数的PyTorch实现：

class LMF_Loss(nn.Module):
    def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30, gamma=2.0, alpha=0.25):
        super(LMF_Loss, self).__init__()
        self.gamma = gamma
        self.alpha = alpha
        self.focal_loss = FocalLoss(weight=weight, gamma=gamma)
        self.ldam_loss = LDAMLoss(cls_num_list, max_m=max_m, weight=weight, s=s)

    def forward(self, x, target):
        focal_loss = self.focal_loss(x, target)
        ldam_loss = self.ldam_loss(x, target)
        lmf_loss = self.alpha * focal_loss + (1 - self.alpha) * ldam_loss.pow(self.gamma)
        return lmf_loss.mean()

其中，`gamma`为Focal Loss的超参数，`alpha`为LMF Loss中Focal Loss的权重。其他参数含义与原始的Focal Loss和LDAM Loss相同。