pre1 = torch.mm(y_f_hat1, T1).view(args.batch_size, h, w, args.num_classes).permute(0, 3, 1, 2)
时间: 2023-08-22 17:04:21 浏览: 40
这是一个使用PyTorch进行矩阵乘法的操作,其中y_f_hat1是一个大小为(batch_size, h*w, embed_dim)的张量,T1是一个大小为(embed_dim, num_classes)的张量。该操作将y_f_hat1与T1进行矩阵乘法,然后将结果变形为(batch_size, h, w, num_classes)的张量,并将维度顺序从(0, 1, 2, 3)变为(0, 3, 1, 2)。
相关问题
y_f_hat1, y_f_hat2 = meta_net(image) y_f_hat1 = torch.softmax(interp_target(y_f_hat1), dim=1).permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, args.num_classes) y_f_hat2 = torch.softmax(interp_target(y_f_hat2), dim=1).permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, args.num_classes) pre1 = torch.mm(y_f_hat1, T1).view(args.batch_size, h, w, args.num_classes).permute(0, 3, 1, 2) pre2 = torch.mm(y_f_hat2, T2).view(args.batch_size, h, w, args.num_classes).permute(0, 3, 1, 2) l_f_meta = loss_calc(pre2, label) + 0.1 * loss_calc(pre1, label)
这段代码看起来像是进行元学习(meta-learning)的过程,其中包含了模型的前向传播、输出的后处理以及损失函数的计算等操作。具体实现方式和语言缺少上下文无法确定。一般而言,这段代码的实现可能包含以下几个步骤:
1. meta_net(image):将输入图片传入元学习模型中,以获取两个不同的输出 y_f_hat1 和 y_f_hat2。
2. torch.softmax(interp_target(y_f_hat1), dim=1) 和 torch.softmax(interp_target(y_f_hat2), dim=1):分别对两个输出进行插值、归一化和维度调整等操作,以便于将其转换为可以计算损失函数的形式。
3. pre1 = torch.mm(y_f_hat1, T1) 和 pre2 = torch.mm(y_f_hat2, T2):分别将两个处理后的输出矩阵与温度参数 T1 和 T2 相乘,得到两个新的矩阵 pre1 和 pre2。
4. pre1 = pre1.view(args.batch_size, h, w, args.num_classes) 和 pre2 = pre2.view(args.batch_size, h, w, args.num_classes):将两个矩阵的维度进行调整,以便于将其转换为二维的矩阵形式。
5. pre1 = pre1.permute(0, 3, 1, 2) 和 pre2 = pre2.permute(0, 3, 1, 2):将两个矩阵的维度进行调整,以便于将其转换为可以计算损失函数的形式。
6. l_f_meta = loss_calc(pre2, label) + 0.1 * loss_calc(pre1, label):计算两个新矩阵 pre1 和 pre2 与标签 label 之间的损失函数。其中损失函数的计算方式可能采用了加权和的形式,其中 pre2 的权重为 1,而 pre1 的权重为 0.1。
这段代码的目的是进行元学习的过程,其中包含了模型的前向传播、输出的后处理以及损失函数的计算等操作。在这个过程中,模型的输出会被插值、归一化和维度调整等操作,以便于将其转换为可以计算损失函数的形式。最终得到的 pre1 和 pre2 是两个新的矩阵,分别与标签之间计算损失函数,用于更新模型的参数。
这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )
这段代码存在两个问题:
1.函数 `_setup_BiGRU_layers` 中的代码应该是在类的构造函数 `__init__` 中进行初始化,而不是在另外一个函数中进行初始化。
2.在调用 `my_BiGRU` 类时,参数名称有误,应该将 `apsule_out_features` 改为 `capsule_out_features`。
改正后的代码如下所示:
```
class my_BiGRU(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout, capsule_out_features):
super(my_BiGRU, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.gru_dropout = gru_dropout
self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)
self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size,
output_size=capsule_out_features,
hidden_size=self.hidden_size,
num_layers=self.num_layers,
gru_dropout=self.gru_dropout,
)
```
注意:这里假设 `capsule_out_dim` 和 `args` 都已经在代码中被定义好了。
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