real_normal = real_normal.expand(-1, self.N)
时间: 2024-04-25 19:21:58 浏览: 17
这行代码是在扩展张量`real_normal`的维度。通过调用`expand(-1, self.N)`方法,将`real_normal`张量在第一个维度上进行扩展,使其形状变为`(-1, self.N)`。这样做的效果是将`real_normal`的行数保持不变,但是列数变为`self.N`倍。扩展后的张量被赋值给变量`real_normal`。
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def forward(self, state): a = torch.tanh(self.l1(state.float())) a = self.bn1(a) a = torch.tanh(self.l2(a)) a = self.bn2(a) a = torch.tanh(self.l3(a)) current_power_t = self.compute_power(a.detach()).expand(-1, 2 * self.M ** 2) / np.sqrt(self.power_t) real_normal, imag_normal = self.compute_phase(a.detach()) real_normal = real_normal.expand(-1, self.N) imag_normal = imag_normal.expand(-1, self.N) division_term = torch.cat([current_power_t, real_normal, imag_normal], dim=1) return self.max_action * a / division_term逐行解释一下这段代码
这段代码是一个神经网络模型的前向传播过程,逐行解释如下:
1. `def forward(self, state):`: 定义了一个名为 forward 的函数,输入为 state(状态)。
2. `a = torch.tanh(self.l1(state.float()))`: 对输入的状态 state 进行一次全连接层操作 self.l1,并使用 tanh 函数进行激活,得到输出 a。
3. `a = self.bn1(a)`: 对输出 a 进行一次批量归一化操作 self.bn1。
4. `a = torch.tanh(self.l2(a))`: 对批量归一化后的 a 进行第二次全连接层操作 self.l2,并使用 tanh 函数进行激活,得到输出 a。
5. `a = self.bn2(a)`: 对输出 a 进行一次批量归一化操作 self.bn2。
6. `a = torch.tanh(self.l3(a))`: 对批量归一化后的 a 进行第三次全连接层操作 self.l3,并使用 tanh 函数进行激活,得到输出 a。
7. `current_power_t = self.compute_power(a.detach()).expand(-1, 2 * self.M ** 2) / np.sqrt(self.power_t)`: 调用 self.compute_power 方法计算出当前状态下的电力值 current_power_t,并将其扩展成一个大小为 (-1, 2 * self.M ** 2) 的张量,然后除以 np.sqrt(self.power_t)。
8. `real_normal, imag_normal = self.compute_phase(a.detach())`: 调用 self.compute_phase 方法计算出当前状态下的相角值 real_normal 和 imag_normal。
9. `real_normal = real_normal.expand(-1, self.N)`: 将相角值 real_normal 扩展成一个大小为 (-1, self.N) 的张量。
10. `imag_normal = imag_normal.expand(-1, self.N)`: 将相角值 imag_normal 扩展成一个大小为 (-1, self.N) 的张量。
11. `division_term = torch.cat([current_power_t, real_normal, imag_normal], dim=1)`: 将 current_power_t、real_normal 和 imag_normal 沿着列方向拼接起来,形成一个大小为 (-1, 2 * self.M ** 2 + 2 * self.N) 的张量 division_term。
12. `return self.max_action * a / division_term`: 将输出 a 乘以一个最大动作值 self.max_action,并将其除以 division_term,得到最终的输出结果。
修改下列模块代码,使其能够对三维模型的直线特征进行提取:class FaceKernelCorrelation(nn.Module): def __init__(self, num_kernel=64, sigma=0.2): super(FaceKernelCorrelation, self).__init__() self.num_kernel = num_kernel self.sigma = sigma self.weight_alpha = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * np.pi) self.weight_beta = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * 2 * np.pi) self.bn = nn.BatchNorm1d(num_kernel) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, normals, neighbor_index): b, _, n = normals.size() center = normals.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1).unsqueeze(4) neighbor = torch.gather(normals.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, 3), 2, neighbor_index.unsqueeze(1).expand(-1, 3, -1, -1)) neighbor = neighbor.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1, -1) fea = torch.cat([center, neighbor], 4) fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 4) weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta), torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta), torch.cos(self.weight_alpha)], 0) weight = weight.unsqueeze(0).expand(b, -1, -1, -1) weight = weight.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, n, -1) weight = weight.unsqueeze(4).expand(-1, -1, -1, -1, 4, -1) dist = torch.sum((fea - weight)**2, 1) fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16 return self.relu(self.bn(fea))
修改后的代码如下:
```python
class FaceKernelCorrelation(nn.Module):
def __init__(self, num_kernel=64, sigma=0.2):
super(FaceKernelCorrelation, self).__init__()
self.num_kernel = num_kernel
self.sigma = sigma
self.weight_alpha = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 6) * np.pi)
self.weight_beta = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 6) * 2 * np.pi)
self.bn = nn.BatchNorm1d(num_kernel)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, vertices, neighbor_index):
b, _, n = vertices.size()
center = vertices.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1).unsqueeze(4)
neighbor = torch.gather(vertices.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, 3),
2, neighbor_index.unsqueeze(1).expand(-1, 3, -1, -1))
neighbor = neighbor.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1, -1)
# 计算直线特征
line = neighbor - center
length = torch.sqrt(torch.sum(line**2, dim=-1, keepdim=True))
direction = line / (length + 1e-8)
fea = torch.cat([center, direction, length], dim=4)
fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 6)
weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta),
torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta),
torch.cos(self.weight_alpha)], 0)
weight = weight.unsqueeze(0).expand(b, -1, -1, -1)
weight = weight.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, n, -1)
weight = weight.unsqueeze(4).expand(-1, -1, -1, -1, 6, -1)
dist = torch.sum((fea - weight)**2, 1)
fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16
return self.relu(self.bn(fea))
```
对比原有的代码,主要修改的地方如下:
1. 修改了 weight_alpha 和 weight_beta 的形状,将其从 4 改为 6,以便存储直线特征;
2. 在 forward 函数中,首先计算出所有点的邻居点,然后根据邻居点和中心点计算出直线特征(即方向向量和长度),并将其拼接在一起;
3. 将拼接后的直线特征与权重相减后,进行距离计算和高斯加权求和。