class R_NN(nn.Module): def __init__(self, in_dim, n_class): super(R_NN, self).__init__() self.logstic = nn.Linear(in_dim, n_class) self.predict=nn.Sigmoid() def forward(self, x): out = self.logstic(x) out = out.squeeze(1) #降维 return out

这段代码是一个定制化的PyTorch神经网络模块。该模块名为R_NN，有两个输入参数：in_dim表示输入数据的维度，n_class表示分类的数量。在初始化函数中，调用了super()函数来获得父类nn.Module的属性和方法，然后定义了一个线性层（logstic）和一个Sigmoid层（predict）。在前向传播函数forward()中，对输入数据x进行线性变换，再使用squeeze()函数将一维的输出向量压缩为一个标量。

相关问题

class Linear_BBB(nn.Module):

class Linear_BBB(nn.Module)是一个自定义的类，它是继承自nn.Module的一个子类。nn.Module是PyTorch中用于构建神经网络模型的基类。

在这个类中，你可以定义一个线性层（Linear layer），并且使用变分贝叶斯（Variational Bayesian）方法对其进行建模。变分贝叶斯是一种用于估计模型参数不确定性的方法，它可以用来量化模型的不确定性，并提供更可靠的预测结果。

在Linear_BBB类中，你可以定义模型的结构和参数，并实现前向传播函数。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Linear_BBB(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(Linear_BBB, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.output_dim = output_dim
        self.W_mu = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim, input_dim))
        self.W_rho = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim, input_dim))
        self.b_mu = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim))
        self.b_rho = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim))
        self.reset_parameters()

    def reset_parameters(self):
        nn.init.kaiming_uniform_(self.W_mu, a=math.sqrt(5))
        nn.init.kaiming_uniform_(self.W_rho, a=math.sqrt(5))
        fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.W_mu)
        bound = 1 / math.sqrt(fan_in)
        nn.init.uniform_(self.b_mu, -bound, bound)
        nn.init.uniform_(self.b_rho, -bound, bound)

    def forward(self, x):
        epsilon_W = torch.randn_like(self.W_mu)
        epsilon_b = torch.randn_like(self.b_mu)
        W = self.W_mu + torch.log1p(torch.exp(self.W_rho)) * epsilon_W
        b = self.b_mu + torch.log1p(torch.exp(self.b_rho)) * epsilon_b
        return torch.matmul(x, W.t()) + b

在这个示例中，Linear_BBB类接受两个参数：input_dim和output_dim，分别表示输入和输出的维度。在初始化函数中，我们定义了模型的参数W和b，并使用均匀分布进行初始化。在前向传播函数中，我们使用变分贝叶斯方法对参数进行采样，并计算线性变换的结果。

这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求来定义更复杂的模型结构和参数。希望对你有帮助！

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x 在这段代码中插入全局平均池化做通道增强的模块

可以将全局平均池化放在每个 forward 函数的最后，对每个 channel 进行平均池化操作，然后将结果与未被改变的 channel 拼接起来，得到增强后的输出。修改后的代码如下：

class Partial_conv3(nn.Module):
    def __init__(self, dim, n_div, forward):
        super().__init__()
        self.dim_conv3 = dim // n_div
        self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3
        self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False)
        self.global_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))  # 添加全局平均池化层
        if forward == 'slicing':
            self.forward = self.forward_slicing
        elif forward == 'split_cat':
            self.forward = self.forward_split_cat
        else:
            raise NotImplementedError
    
    def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor:
        # only for inference
        x = x.clone()  # !!! Keep the original input intact for the residual connection later
        x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :])
        x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.global_avg_pool(x[:, :self.dim_conv3, :, :])  # 添加全局平均池化
        x = torch.cat((x, x[:, self.dim_conv3:, :, :]), 1)
        return x
    
    def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor:
        x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1)
        x1 = self.partial_conv3(x1)
        x1 = self.global_avg_pool(x1)  # 添加全局平均池化
        x = torch.cat((x1, x2), 1)
        return x