# * Rearrange models' order # * Make sure each model has one field with primary_key=True # * Make sure each ForeignKey and OneToOneField has `on_delete` set to the desired behavior # * Remove `managed = False` lines if you wish to allow Django to create, modify, and delete the table

时间: 2024-04-29 22:19:36 浏览: 57
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ldpc_toolkit.zip_LDPC_LDPC matlab_ldpc codes matlab_ldpc_toolkit

这是一个Django项目中，关于模型的一些要求或者建议，具体如下： 1.重新排列模型的顺序，让它们更加合理。 2.确保每个模型都有一个字段设置为主键，以确保数据的唯一性。 3.对于每个ForeignKey和OneToOneField，都要设置`on_delete`属性，以确保在关联的对象被删除后模型的行为符合预期。 4.如果希望Django可以创建、修改和删除表，则需要删除`managed = False`行。
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rearrange **axes_lengths

在用中，rearrange函数有一个可选参数**axes_lengths，它用于指定维度的长度。这个参数是一个字典，可以包含任意数量的键值对，其中键是维度的名称，值是对应维度的长度。这个参数可以用来指定在变换维度时需要保持...

class T_Adapter(nn.Module): def __init__(self, D_features, mlp_ratio=0.25, act_layer=nn.GELU): super().__init__() D_hidden_features = int(D_features * mlp_ratio) self.D_fc1 = nn.Linear(D_features, D_hidden_features) self.D_fc2 = nn.Linear(D_hidden_features, D_features) self.act = act_layer() def forward(self, x): xs = self.D_fc1(x) xs = self.act(xs) xs = self.D_fc2(xs) x = xs # x = rearrange(x, 'B N T D -> (B T) N D') return x

这段代码是一个PyTorch模块的定义，称为 T_Adapter。它包含一个前向传递函数forward(x)，其中x是输入张量。T_Adapter由两个完全连接的层组成：D_fc1和D_fc2层，其输入和输出维度为D_features和D_hidden_features，和...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from einops import rearrange class ViTGradCAM: def __init__(self, model): self.model = model self.feature_maps = None self.gradient = None def save_feature_maps(self, module, input, output): self.feature_maps = output.detach() def save_gradient(self, grad): self.gradient = grad[0].detach() def register_hooks(self): target_layer = self.model.blocks[-1] # 修改为您希望可视化的目标层 target_layer.register_forward_hook(self.save_feature_maps) target_layer.register_backward_hook(self.save_gradient) def generate_heatmap(self, input_image, target_class=None): self.model.zero_grad() output = self.model(input_image) if target_class is None: target_class = torch.argmax(output) output[0, target_class].backward() weights = F.adaptive_avg_pool2d(self.gradient, 1) heatmap = torch.mul(self.feature_maps, weights).sum(dim=1, keepdim=True) heatmap = F.relu(heatmap) heatmap /= torch.max(heatmap) ＊＊＊可以帮我解释一下这段代码吗

- heatmap = torch.mul(self.feature_maps, weights).sum(dim=1, keepdim=True)将特征图与权重相乘，并按通道求和得到热力图。 - heatmap = F.relu(heatmap)对热力图进行ReLU激活。 - heatmap /= torch.max...

详细解释这段代码import torch from torch import nn from einops.layers.torch import Rearrange class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.d_model = hidden_dim self.hidden_dim = 21 * self.d_model self.transformer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), Rearrange("b (n c) -> b n c", c=self.d_model), nn.TransformerEncoder( nn.TransformerEncoderLayer( d_model=self.d_model, nhead=4, dim_feedforward=self.d_model * 2, dropout=0.1, batch_first=True ), 4, torch.nn.LayerNorm(self.d_model), ), Rearrange("b n c -> b (n c)"), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class), ) def forward(self,x): return self.transformer(x)

然后，通过Rearrange操作将数据重新排列成一个三维张量，其中第一维是batch size，第二维是序列长度，第三维是特征维度，这就是TransformerEncoder的输入格式要求。接着，将数据输入到TransformerEncoder中进行处理...

这是一个crossattention模块：class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, query_dim, context_dim=None, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads context_dim = default(context_dim, query_dim) self.scale = dim_head ** -0.5 self.heads = heads self.to_q = nn.Linear(query_dim, inner_dim, bias=False) self.to_k = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_v = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, query_dim), nn.Dropout(dropout) ) def forward(self, x, context=None, mask=None): h = self.heads q = self.to_q(x) context = default(context, x) k = self.to_k(context) v = self.to_v(context) q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> (b h) n d', h=h), (q, k, v)) # force cast to fp32 to avoid overflowing if _ATTN_PRECISION =="fp32": with torch.autocast(enabled=False, device_type = 'cuda'): q, k = q.float(), k.float() sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale else: sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale del q, k if exists(mask): mask = rearrange(mask, 'b ... -> b (...)') max_neg_value = -torch.finfo(sim.dtype).max mask = repeat(mask, 'b j -> (b h) () j', h=h) sim.masked_fill_(~mask, max_neg_value) # attention, what we cannot get enough of sim = sim.softmax(dim=-1) out = einsum('b i j, b j d -> b i d', sim, v) out = rearrange(out, '(b h) n d -> b n (h d)', h=h) return self.to_out(out) 我如何从中提取各个提示词的注意力热力图并用Gradio可视化?

from einops import rearrange, repeat, reduce # 定义CrossAttention模块 class CrossAttention(nn.Module): ... 3. 定义函数来生成注意力热力图： python def generate_attention_map(model, x): # 将...

x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1)

2. 第二行使用 PyTorch 的 rearrange 函数 (可以参考 https://github.com/lucidrains/reformer-pytorch/blob/main/reformer_pytorch/rev import rearrange) 将 x 的维度从 'B C T' 重排为 'B T C'。 3. 第三行将...

测试输入：ABC##DE#G##F###； 预期输出：CBEGDFA

void rearrange(char *input, char *output) { int len = strlen(input); int remove_count = 0; for (int i = 0; i ; ++i) { if (input[i] == '#' && input[i + 1] == '#') { // 找到一对## remove_count += 2...

def forward(self,feature): N,C,S = feature.shape h = feature.reshape(N,1,C,S) h = self.spatial_conv(h) # h = self.m(h) h1 = self.temporal_conv_1(h) h2 = self.temporal_conv_2(h) h3 = self.temporal_conv_3(h) h = torch.cat([h1,h2,h3],1) # h = torch.squeeze(h) h = rearrange(h,'n c h w -> n c (h w)') ht = torch.transpose(h,1,2) h = (h@ht)/(S-1) h = self.t1(h) h = self.tan1(h) h = self.FC(h) return h 解释下以上代码，是否有全连接层，如果没有给出连接层代码

以上代码是一个神经网络的前向传播函数。它包含了多个卷积层、非线性激活函数以及一个全连接层。 具体来说，它首先对输入的feature进行reshape操作，将它转换为形状为(N,1,C,S)的4维张量。然后，它将这个张量输入到...

if self.t_attn: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', t=self.num_frames, n=L, c=C) res_temporal = self.attn(self.norm1(x), temporal=True) res_temporal = self.T_Adapter(res_temporal) x = x + self.drop_path(res_temporal) x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', t=self.num_frames, n=L, c=C) shortcut = x x = self.norm1(x) x = x.view(B, H, W, C)

通过调用 rearrange 函数，将输入张量重新排列为 (B * L, T, C) 的形状，然后通过 self.attn 方法进行注意力计算，并通过 self.T_Adapter 方法进行转换。接下来，使用 drop path 方法对转换结果进行正则化，并将...

H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H)

接下来我们使用 PyTorch 中的 rearrange 函数对输入张量进行维度变换，将其变为新的形状 (Batch Size, Hidden Size, Sequence Length, H, W)。这里的 H 和 W 表示输入张量的高度和宽度，T 则表示输入张量的序列长度...

point_pred = torch.einsum('n j k, k d -> n j d', trans_m, unit) point_pred = rearrange(point_pred, 'n j k -> n (j k)')这段代码什么意思

第二行代码使用rearrange函数对输出张量point_pred进行重排列。它的字符串参数'n j k -> n (j k)'的意思是，将point_pred的第2个和第3个维度合并成一个新的维度，得到一个(n,jk)的张量。这个操作的目的是将每个点...

def forward_features(self, x): x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed ## Add temporal embedding if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x) for layer in self.layers: x = layer(x) x = self.norm(x) ## Final temporal block H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H) # x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1) return x

这是一个PyTorch模型中的forward方法的一部分。它接受输入x，并将其传递到模型的不同层和块中进行处理。在这个方法中，输入x首先通过patch_embed模块进行处理，然后进行绝对位置编码和时间编码的处理。...

def forward(self, x): """Forward function.""" # padding B, _, D, H, W = x.size() if W % self.patch_size[2] != 0: x = F.pad(x, (0, self.patch_size[2] - W % self.patch_size[2])) if H % self.patch_size[1] != 0: x = F.pad(x, (0, 0, 0, self.patch_size[1] - H % self.patch_size[1])) if D % self.patch_size[0] != 0: x = F.pad(x, (0, 0, 0, 0, 0, self.patch_size[0] - D % self.patch_size[0])) x = self.proj(x) # B C D Wh Ww if self.norm is not None: D, Wh, Ww = x.size(2), x.size(3), x.size(4) x = x.flatten(2).transpose(1, 2) x = self.norm(x) x = x.transpose(1, 2).view(-1, self.embed_dim, D, Wh, Ww) x = rearrange(x, 'b c d h w -> (b d) (h w) c') return x, B, D

这是一个PyTorch模型的forward函数，用于前向传递计算。...最后通过rearrange函数将(B, D, Wh*Ww, C)的张量转换为((B*D), (Wh*Ww), C)的形式，以便后续的计算。函数最后返回了转换后的张量、输入B和输入D。

rearrange(out_av, 'b t p -> (b t) p')

这是一个 PyTorch 中的操作，它将一个张量的维度进行重新排列。 具体来说，它将形状为 (b, t, p) 的张量 out_av 重新排列为形状为 (b * t, p) 的张量。 其中，b、t、p 分别表示张量的批次大小、时间步数和特征维度...

x = rearrange(x, 'B N T D -> (B T) N D')

这行代码使用了 PyTorch 中的 rearrange 函数，将输入张量 x 的维度重新排列。具体地，将原来的四个维度 B（batch size）、N（sequence length）、T（number of time steps）和 D（feature dimension）...

编一个函数+void+rearrange(int+*p,+int+m,+int+n)，能够将p所指数组中下标m到下标n的数组元素实现首尾颠倒。在主函数中有一个数组int+a[10]=+(1,+2,+3

void rearrange(int *p, int m, int n){ int temp; while(m ){ temp = *(p + m); *(p + m) = *(p + n); *(p + n) =; m++; n--; } } int main(){ int a[10] = {1, 2, 3,4, 5, 6,7, 8, 9, 10}; rearrange(a...

x.transpose(1, 2).reshape(x.shape[0], -1, *x.shape[3:])

As an AI language model, I do not have a specific context or information about the variable x. However, I can explain the function being used in this code. The function transpose(1, 2) is used to ...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩