def to_4d(x,h,w): return rearrange(x, 'b (h w) c -> b c h w',h=h,w=w)

时间: 2024-02-23 22:56:19 浏览: 125
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C和指针幻灯片

这是一个将矩阵 x 转化为 4 维格式的函数，其中： - `x` 是一个矩阵 - `h` 和 `w` 是上面提到的矩阵 x 最后两个维度的大小 - `rearrange` 是一个重排张量维度的函数 - `'b (h w) c -> b c h w'` 是一个描述维度变换方式的字符串，表示将原先的第二个维度 `(h w)` 放到最后，得到新的维度顺序 `b c h w` 具体来说，这个函数会将形状为 `(batch_size, h*w, channel)` 的矩阵 x，转化为形状为 `(batch_size, channel, h, w)` 的 4 维格式。这个函数在处理图像数据时非常常用，因为在计算机视觉领域中，通常将图像的高度、宽度和通道数作为三个维度。
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def forward_features(self, x): x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed ## Add temporal embedding if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x) for layer in self.layers: x = layer(x) x = self.norm(x) ## Final temporal block H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H) # x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1) return x

这是一个PyTorch模型中的forward方法的一部分。它接受输入x，并将其传递到模型的不同层和块中进行处理。...这个方法的输出形状为BCTHW，其中B是批次大小，T是时间步数，H和W是空间维度，C是通道数。

H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H)

接下来我们使用 PyTorch 中的 rearrange 函数对输入张量进行维度变换，将其变为新的形状 (Batch Size, Hidden Size, Sequence Length, H, W)。这里的 H 和 W 表示输入张量的高度和宽度，T 则表示输入张量的序列长度...

详细解释这段代码import torch from torch import nn from einops.layers.torch import Rearrange class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.d_model = hidden_dim self.hidden_dim = 21 * self.d_model self.transformer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), Rearrange("b (n c) -> b n c", c=self.d_model), nn.TransformerEncoder( nn.TransformerEncoderLayer( d_model=self.d_model, nhead=4, dim_feedforward=self.d_model * 2, dropout=0.1, batch_first=True ), 4, torch.nn.LayerNorm(self.d_model), ), Rearrange("b n c -> b (n c)"), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class), ) def forward(self,x): return self.transformer(x)

然后，通过Rearrange操作将数据重新排列成一个三维张量，其中第一维是batch size，第二维是序列长度，第三维是特征维度，这就是TransformerEncoder的输入格式要求。接着，将数据输入到TransformerEncoder中进行处理...

这是一个crossattention模块：class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, query_dim, context_dim=None, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads context_dim = default(context_dim, query_dim) self.scale = dim_head ** -0.5 self.heads = heads self.to_q = nn.Linear(query_dim, inner_dim, bias=False) self.to_k = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_v = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, query_dim), nn.Dropout(dropout) ) def forward(self, x, context=None, mask=None): h = self.heads q = self.to_q(x) context = default(context, x) k = self.to_k(context) v = self.to_v(context) q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> (b h) n d', h=h), (q, k, v)) # force cast to fp32 to avoid overflowing if _ATTN_PRECISION =="fp32": with torch.autocast(enabled=False, device_type = 'cuda'): q, k = q.float(), k.float() sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale else: sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale del q, k if exists(mask): mask = rearrange(mask, 'b ... -> b (...)') max_neg_value = -torch.finfo(sim.dtype).max mask = repeat(mask, 'b j -> (b h) () j', h=h) sim.masked_fill_(~mask, max_neg_value) # attention, what we cannot get enough of sim = sim.softmax(dim=-1) out = einsum('b i j, b j d -> b i d', sim, v) out = rearrange(out, '(b h) n d -> b n (h d)', h=h) return self.to_out(out) 我如何从中提取各个提示词的注意力热力图并用Gradio可视化?

def generate_attention_map(model, x): # 将模型设置为评估模式 model.eval() # 将输入张量转换为PyTorch张量 x = torch.from_numpy(x).unsqueeze(0) # 使用模型进行前向传播 with torch.no_grad(): ...

def forward(self, x): """Forward function.""" # padding B, _, D, H, W = x.size() if W % self.patch_size[2] != 0: x = F.pad(x, (0, self.patch_size[2] - W % self.patch_size[2])) if H % self.patch_size[1] != 0: x = F.pad(x, (0, 0, 0, self.patch_size[1] - H % self.patch_size[1])) if D % self.patch_size[0] != 0: x = F.pad(x, (0, 0, 0, 0, 0, self.patch_size[0] - D % self.patch_size[0])) x = self.proj(x) # B C D Wh Ww if self.norm is not None: D, Wh, Ww = x.size(2), x.size(3), x.size(4) x = x.flatten(2).transpose(1, 2) x = self.norm(x) x = x.transpose(1, 2).view(-1, self.embed_dim, D, Wh, Ww) x = rearrange(x, 'b c d h w -> (b d) (h w) c') return x, B, D

这是一个PyTorch模型的forward函数，用于前向传递计算。...最后通过rearrange函数将(B, D, Wh*Ww, C)的张量转换为((B*D), (Wh*Ww), C)的形式，以便后续的计算。函数最后返回了转换后的张量、输入B和输入D。

if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x)

首先，如果t_relative为False，则将输入张量x的形状从(batch_size, seq_length, hidden_size)转换为(batch_size * seq_length, hidden_size)，其中n为每个位置的向量表示，c为每个向量的维度。...

def forward(self,feature): N,C,S = feature.shape h = feature.reshape(N,1,C,S) h = self.spatial_conv(h) # h = self.m(h) h1 = self.temporal_conv_1(h) h2 = self.temporal_conv_2(h) h3 = self.temporal_conv_3(h) h = torch.cat([h1,h2,h3],1) # h = torch.squeeze(h) h = rearrange(h,'n c h w -> n c (h w)') ht = torch.transpose(h,1,2) h = (h@ht)/(S-1) h = self.t1(h) h = self.tan1(h) h = self.FC(h) return h 解释下以上代码，是否有全连接层，如果没有给出连接层代码

以上代码是一个神经网络的前向传播函数。它包含了多个卷积层、非线性激活函数以及一个全连接层。 具体来说，它首先对输入的feature进行reshape操作，将它转换为形状为(N...return h 这样就只会输出卷积层的结果。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from einops import rearrange class ViTGradCAM: def __init__(self, model): self.model = model self.feature_maps = None self.gradient = None def save_feature_maps(self, module, input, output): self.feature_maps = output.detach() def save_gradient(self, grad): self.gradient = grad[0].detach() def register_hooks(self): target_layer = self.model.blocks[-1] # 修改为您希望可视化的目标层 target_layer.register_forward_hook(self.save_feature_maps) target_layer.register_backward_hook(self.save_gradient) def generate_heatmap(self, input_image, target_class=None): self.model.zero_grad() output = self.model(input_image) if target_class is None: target_class = torch.argmax(output) output[0, target_class].backward() weights = F.adaptive_avg_pool2d(self.gradient, 1) heatmap = torch.mul(self.feature_maps, weights).sum(dim=1, keepdim=True) heatmap = F.relu(heatmap) heatmap /= torch.max(heatmap) ＊＊＊可以帮我解释一下这段代码吗

当使用ViT模型时，上述代码实现了对输入图像生成GradAM热力图的功能。下面是对代码的解释： 1. ViTGradCAM类：这是一个用于生成-CAM热力图的类。它接受一个ViT模型作为输入，并保存了模型、特征图和梯度。...

if self.t_attn: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', t=self.num_frames, n=L, c=C) res_temporal = self.attn(self.norm1(x), temporal=True) res_temporal = self.T_Adapter(res_temporal) x = x + self.drop_path(res_temporal) x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', t=self.num_frames, n=L, c=C) shortcut = x x = self.norm1(x) x = x.view(B, H, W, C)

这段代码是一个 Transformer 模型中的 forward 方法。在这里，输入 x 是一个形状为 (B, T, L, C) 的张量，其中 B 是...最后，通过 shortcut 连接和规范化操作对输出进行处理，并将其转换回形状为 (B, H, W, C) 的张量。

class T_Adapter(nn.Module): def __init__(self, D_features, mlp_ratio=0.25, act_layer=nn.GELU): super().__init__() D_hidden_features = int(D_features * mlp_ratio) self.D_fc1 = nn.Linear(D_features, D_hidden_features) self.D_fc2 = nn.Linear(D_hidden_features, D_features) self.act = act_layer() def forward(self, x): xs = self.D_fc1(x) xs = self.act(xs) xs = self.D_fc2(xs) x = xs # x = rearrange(x, 'B N T D -> (B T) N D') return x

它包含一个前向传递函数forward(x)，其中x是输入张量。T_Adapter由两个完全连接的层组成：D_fc1和D_fc2层，其输入和输出维度为D_features和D_hidden_features，和D_features和D_features，分别。这两层之间使用激活...

x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1)

2. 第二行使用 PyTorch 的 rearrange 函数 (可以参考 https://github.com/lucidrains/reformer-pytorch/blob/main/reformer_pytorch/rev import rearrange) 将 x 的维度从 'B C T' 重排为 'B T C'。 3. 第三行将...

out = torch.einsum('bhij,bhjd->bhid', attn, v) out = rearrange(out, 'b h n d -> b n (h d)') out = self.to_out(out)什么意思

接下来，使用rearrange函数对out进行维度重组，将维度h和d合并到一起，形成新的维度(h*d)，最终得到的out的维度是(batch_size, sequence_length, hidden_size)。 最后，out作为Multi-Head ...

map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.num_heads), (q_inp, k_inp, v_inp))

具体来说，rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.num_heads) 的意思是将 t 张量的维度从 'b n (h d)' 重排列为 'b h n d'，其中 b 表示 batch size，n 表示 sequence length，h 表示头数（即 ...

q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize)如何执行

q, v = rearrange(x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=qv, dh=dh, dw=dw) # 打印结果张量的形状 print(q.shape, v.shape) 输出结果应该为： torch.Size([2, 8192, 8, 8, 64]) ...

q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize )；那么q和v如何赋值

q, v = rearrange(x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize) 注意，在赋值时需要保证输入张量 x_ 的形状和参数 qv、dh、dw 的取值与上述描述一致。

q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.heads), qkv)函数的作用

这里的 b、n、h 和 d 分别表示 batch_size、sequence_length、heads 和 hidden_size/heads。 使用 rearrange 函数对 qkv 张量进行重排，将 hidden_size/heads 维度拆分为两部分 n 和 d。这样可以将多个 heads 的...

q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=4, dw=4 )，如果x_为（1，40，256，256），那q和v形状分别如何

根据给出的代码，当输入的x_为(1, 40, 256, 256)时，经过rearrange函数的处理，将输入张量的形状从'b (qv c) (h dh) (w dw)'转换为'qv (b h w) (dh dw) c'，其中： - 'b (qv c) (h dh) (w dw)'表示原始形状，含义为...

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