def BN1dForward(inputs, weight, bias, eps=1e-5): meanx = inputs.mean(dim=0) varx = inputs.var(dim=0) normx = (inputs - meanx) / torch.sqrt(varx + eps) return normx * weight + bias, normx, varx
时间: 2023-11-11 17:04:13 浏览: 44
这是一个用于一维批量归一化的前向传播函数,其中:
- `inputs` 是输入数据,形状为 `(batch_size, num_features)`;
- `weight` 和 `bias` 分别是归一化的缩放因子和偏置项,形状均为 `(num_features,)`;
- `eps` 是一个小常数,用于避免除以零的情况;
- `meanx` 和 `varx` 分别是输入数据在当前 batch 的均值和方差,形状均为 `(num_features,)`;
- `normx` 是归一化后的数据,形状与 `inputs` 相同,计算公式为:$$\text{normx}=\frac{\text{inputs}-\text{meanx}}{\sqrt{\text{varx}+\text{eps}}}$$
- 返回值为归一化后的数据、当前 batch 的均值和方差。
相关问题
def forward(self, x): with torch.no_grad(): with torch.cuda.amp.autocast(enabled=False): x = self.torchfb(x)+1e-6 if self.log_input: x = x.log() x = self.instancenorm(x).unsqueeze(1) x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.bn1(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = x.reshape(x.size()[0],-1,x.size()[-1]) w = self.attention(x) if self.encoder_type == "SAP": x = torch.sum(x * w, dim=2) elif self.encoder_type == "ASP": mu = torch.sum(x * w, dim=2) sg = torch.sqrt( ( torch.sum((x**2) * w, dim=2) - mu**2 ).clamp(min=1e-5) ) x = torch.cat((mu,sg),1) x = x.view(x.size()[0], -1) x = self.fc(x) return x
这段代码是PyTorch中的一个神经网络模型的前向计算部分。下面是代码的主要流程:
1. 将输入张量`x`传入模型,经过一系列的计算得到输出结果。
2. 在计算前,使用了`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算,这是因为前向计算不需要计算梯度,关闭后可以节省一些计算资源。
3. 又使用`torch.cuda.amp.autocast(enabled=False)`上下文管理器来关闭自动混合精度计算,这是因为该模型在前向计算中使用了FP32精度进行计算,而自动混合精度计算会将计算过程中的浮点数转换为FP16精度,从而可能影响计算结果。
4. 对输入张量进行预处理,包括使用TorchFB库进行滤波,加上一个很小的常数防止出现零值,进行对数变换,进行实例归一化等操作。
5. 将处理后的张量`x`传入一个一维卷积层`self.conv1`中,得到一个新的特征张量。
6. 对新特征张量进行ReLU激活和批归一化操作。
7. 将新特征张量传入多个残差块`self.layer1`、`self.layer2`、`self.layer3`、`self.layer4`中,得到一个更加深层的特征张量。
8. 将深层特征张量进行形状变换`x.reshape(x.size()[0],-1,x.size()[-1])`,将其转换为三维张量,其中第一维表示批量大小,第二维表示时间步,第三维表示特征维度。
9. 利用注意力机制计算出每个时间步的权重`w`,用于将特征张量中的不同时间步进行加权平均。
10. 根据不同的编码器类型,对加权后的张量进行不同的操作,得到最终的特征向量。如果是SAP编码器类型,则将加权后的张量在时间步维度上求和,得到一个二维张量;如果是ASP编码器类型,则在加权后的张量上分别计算均值和标准差,将二者连接起来,得到一个一维张量。
11. 将最终得到的特征向量进行形状变换,转换为一维向量。
12. 将一维向量传入一个全连接层`self.fc`中,得到最终的输出结果。
def BN1dBackward(grad_out, normx, varx, eps, w): grad_bias = grad_out.sum(dim=0) grad_weight = (grad_out * normx).sum(dim=0) grad_normx = grad_out * w grad_x = normx[:, 0].numel() * grad_normx - grad_normx.sum(dim=0) \ - (grad_normx * normx).sum(dim=0) * normx grad_x = grad_x / (normx[:, 0].numel() * torch.sqrt(varx + eps)) return grad_x, grad_weight, grad_bias
这段代码实现的是一维批量归一化(Batch Normalization)的反向传播过程。其中,grad_out 是当前层的梯度,normx 是当前层归一化后的输出,varx 是当前层输出的方差,eps 是一个微小的常数,w 是 BN 层的权重。函数的返回值 grad_x 是传递给上一层的梯度,grad_weight 和 grad_bias 是 BN 层的梯度。具体的实现细节请见下面的解释:
grad_bias:对于 BN 层的每个通道,grad_bias 是 grad_out 对这个通道的求和,即相当于对 BN 层的偏置参数进行求导。
grad_weight:对于 BN 层的每个通道,grad_weight 是 grad_out 与当前层归一化后的输出 normx 的乘积对这个通道的求和,即相当于对 BN 层的权重参数进行求导。
grad_normx:grad_normx 是 grad_out 与 BN 层的权重 w 的乘积,即相当于对 BN 层的输入进行求导。
grad_x:grad_x 是传递给上一层的梯度,需要利用 grad_normx 计算得到。其中,grad_normx 需要对每个通道的值进行求和,然后再减去所有通道的加权和。其中的加权和是 grad_normx 与当前层归一化后的输出 normx 的乘积,对每个通道的值进行求和,然后再乘以 normx。最后,grad_x 还需要除以一个标准差,即对 BN 层的输出方差进行求导。
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