class EntityRankerClassifier(nn.Module): def __init__(self, n_classes, PRE_TRAINED_MODEL_NAME): super(EntityRankerClassifier, self).__init__() self.bert = AutoModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME) self.drop = nn.Dropout(p=0.3) self.out = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, n_classes) def forward(self, input_ids, attention_mask): _, pooled_output = self.bert( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, return_dict=False ) output = self.drop(pooled_output) return self.out(output)

这是一个使用预训练的BERT模型进行分类的PyTorch模型，具体来说，该模型包含以下几个部分：

1. 初始化函数：接受两个参数，一个是输出类别数n_classes，一个是预训练模型的名称PRE_TRAINED_MODEL_NAME，通过调用父类初始化函数来初始化模型。

2. 模型结构：该模型使用预训练的BERT模型作为编码器，通过AutoModel.from_pretrained函数加载预训练模型，并将输入的文本序列input_ids和注意力掩码attention_mask传入BERT模型中，得到BERT模型的输出。这里使用的是BERT模型的池化输出pooled_output，即将所有单词的输出取平均得到的一维向量，作为文本的表示。接着通过一个Dropout层进行正则化，最后通过一个全连接层进行分类。

3. 前向传播函数：接受两个参数，一个是文本序列input_ids，一个是注意力掩码attention_mask，将这两个参数传入模型结构中，得到模型的输出。

需要注意的是，在使用该模型进行分类时，需要将输入的文本序列转换为对应的input_ids和attention_mask，可以使用tokenizer将文本序列转换为模型所需的格式。在训练模型时，需要使用交叉熵损失函数和优化器对模型进行训练。

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import cv2 import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformer, self).__init__() # Load pre-trained FCN backbone fcn_backbone = models.segmentation.fcn_resnet50(pretrained=True) self.fcn = fcn_backbone.backbone # Create the transformer encoder self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=2048, nhead=8) # Output linear layer self.linear = nn.Linear(2048, num_classes) def forward(self, x): # Pass input through FCN backbone fcn_output = self.fcn(x)['out'] print(fcn_output.shape) x = fcn_output # Reshape output tensor for transformer # From (batch_size, channels, height, width) to (width * height, batch_size, channels) fcn_output = fcn_output.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, fcn_output.size(0), fcn_output.size(1)) print(fcn_output.shape) # Pass the reshaped tensor through transformer encoder transformed_output = self.transformer_encoder(fcn_output) print(transformed_output.shape) # Reshape output tensor back to (batch_size, channels, height, width) transformed_output = transformed_output.view(1, -1) print(transformed_output.shape) output = self.linear(transformed_output) return output if __name__ == '__main__': a = torch.randn(1, 3, 512, 512) model = FCNTransformer(num_classes=2) print(model(a).shape) # print(model) 改进这段代码

这段代码已经实现了一个FCNTransformer模型，它基于FCN网络和Transformer编码器。如果你想改进这段代码，可以考虑以下几点：

1. 数据处理：在输入图像之前，对图像进行预处理，例如缩放、裁剪或标准化。可以使用OpenCV的函数来实现这些操作。

2. 模型结构：根据任务需求，可以调整FCN的backbone网络或者使用其他预训练的模型。你可以尝试不同的骨干网络结构或者添加更多的层来提高性能。

3. 超参数调整：可以尝试不同的超参数值，如学习率、批量大小、迭代次数等。通过调整这些参数，可以改善模型的收敛性和性能。

4. 损失函数：根据任务类型选择合适的损失函数。对于分类任务，可以使用交叉熵损失函数。对于分割任务，可以使用Dice Loss或交叉熵和Dice Loss的组合。

5. 训练和评估：添加训练和评估的代码，包括数据加载、优化器选择、模型保存等。可以使用PyTorch提供的工具来简化这些操作。

希望以上建议对你有所帮助！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。

逐句翻译代码def load_trained_modules(model: torch.nn.Module, args: None): enc_model_path = args.enc_init enc_modules = args.enc_init_mods main_state_dict = model.state_dict() logging.warning("model(s) found for pre-initialization") if os.path.isfile(enc_model_path): logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path) model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu') modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules) partial_state_dict = OrderedDict() for key, value in model_state_dict.items(): if any(key.startswith(m) for m in modules): partial_state_dict[key] = value main_state_dict.update(partial_state_dict) else: logging.warning("model was not found : %s", enc_model_path)

定义了一个名为`load_trained_modules`的函数，它有两个参数：`model`和`args`。

`enc_model_path = args.enc_init`将`args`中的`enc_init`属性赋值给变量`enc_model_path`。

`enc_modules = args.enc_init_mods`将`args`中的`enc_init_mods`属性赋值给变量`enc_modules`。

`main_state_dict = model.state_dict()`将当前模型的状态字典赋值给变量`main_state_dict`。

`logging.warning("model(s) found for pre-initialization")`会记录一条警告信息，表示已找到用于预初始化的模型。

`if os.path.isfile(enc_model_path):`如果`enc_model_path`指定的文件存在，则执行接下来的代码块。

`logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path)`会记录一条信息，表示正在从指定路径的文件中加载模型。

`model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu')`将指定路径的模型加载到`model_state_dict`变量中，并指定将其加载到CPU上。

`modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules)`将`model_state_dict`中的模块过滤为仅包括需要加载的模块，并将其存储在`modules`变量中。

`partial_state_dict = OrderedDict()`创建一个有序字典`partial_state_dict`，用于存储部分状态字典。

`for key, value in model_state_dict.items():`迭代`model_state_dict`中的每个元素。

`if any(key.startswith(m) for m in modules):`如果当前元素的键以任何一个需要加载的模块的名称开头，则执行接下来的代码块。

`partial_state_dict[key] = value`将当前元素的键和值存储在`partial_state_dict`中。

`main_state_dict.update(partial_state_dict)`将`partial_state_dict`中的模块参数复制到当前模型的对应模块中。

`else:`如果指定路径的文件不存在，则记录一条警告信息，表示找不到预训练的模型。