z1_norm = torch.norm(z1, dim=-1, keepdim=True) z2_norm = torch.norm(z2, dim=-1, keepdim=True)

这段代码使用了PyTorch中的`torch.norm()`函数，用于计算输入张量的范数（默认为2范数）。其中，`z1`和`z2`是输入张量，`dim=-1`表示在最后一个维度上进行计算，`keepdim=True`表示保持输出张量的维度和输入张量相同。最终，`z1_norm`和`z2_norm`分别表示`z1`和`z2`的范数，并且均为列向量。

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class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。这些分类器都是基于输入特征进行分类的，并且使用不同的方法来实现分类功能。此外，该模型还包含了一个MLP网络，用于将输入特征映射到更高维的特征空间中。该模型的输入特征维度为41，输出类别数为5。

def forward(self, x): # b, n, c x_q = self.q_conv(x).permute(0, 2, 1) # b, c, n x_k = self.k_conv(x) x_v = self.v_conv(x) # b, n, n energy = torch.bmm(x_q, x_k) attention = self.softmax(energy) attention = attention / (1e-9 + attention.sum(dim=1, keepdim=True)) # b, c, n x_r = torch.bmm(x_v, attention) x_r = self.act(self.after_norm(self.trans_conv(x - x_r))) x = x + x_r return x

这段代码是一个自注意力机制，用于计算输入$x$的表示。具体来说，它首先将输入$x$分别通过三个卷积层$q_{conv}$、$k_{conv}$和$v_{conv}$映射为三个表示$x_q$、$x_k$和$x_v$，其中$x_q$和$x_k$的维度都是$b\times c\times n$，$x_v$的维度是$b\times n\times c$。

接着，它计算一个能量张量$energy$，通过$x_q$和$x_k$的内积得到，即$energy_{i,j}=\sum_{k=1}^{n}x_{q_{i,k}}x_{k_{j,k}}$，得到一个$n\times n$的矩阵。然后，通过softmax函数将$energy$转换成注意力张量$attention$，即$attention_{i,j}=\frac{\exp(energy_{i,j})}{\sum_{k=1}^{n}\exp(energy_{i,k})}$，使得$attention$中的每个元素都在$[0,1]$之间且总和为$1$。

接着，对$attention$进行归一化得到标准化注意力张量$attention$，即$attention_{i,j}=\frac{\exp(energy_{i,j})}{\sum_{k=1}^{n}\exp(energy_{i,k})+\epsilon}$，其中$\epsilon=10^{-9}$是一个很小的数，防止分母为$0$。然后，将$x_v$和$attention$进行矩阵乘法得到加权表示$x_r$，即$x_r=\sum_{j=1}^{n}attention_{i,j}x_{v_{i,j}}$，其中$x_{v_{i,j}}$表示$x_v$中第$i$个样本的第$j$个位置的向量。

最后，将$x_r$通过一个残差连接和一个变换层来得到最终的表示$x$，即$x=\text{LayerNorm}(x+\text{ReLU}(\text{Conv1d}(x_r))+\text{Conv1d}(x))$。其中，$\text{Conv1d}$表示一维卷积，$\text{ReLU}$表示ReLU激活函数，$\text{LayerNorm}$表示层归一化。