nn.Linear(in_feats, dim_embedding, bias=False)举例说明

时间: 2023-05-21 18:02:39 浏览: 83
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random_runner:我为KDD Cup 2015设计的解决方案

这是一个 PyTorch 中的神经网络模块，用于将输入的特征向量进行线性变换，将其映射到一个指定维度的嵌入空间中。其中，in_feats 表示输入特征向量的维度，dim_embedding 表示嵌入空间的维度，bias=False 表示不使用偏置项。举个例子，如果输入特征向量的维度为 100，嵌入空间的维度为 50，那么这个模块就会将输入的 100 维特征向量映射到一个 50 维的嵌入空间中。
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nn.Linear(in_feats, dim_embedding, bias=False)怎么理解

这是一个 PyTorch 中的神经网络层，它将输入的特征向量进行线性变换，将其映射到一个指定维度的嵌入空间...其中，in_feats 表示输入特征向量的维度，dim_embedding 表示嵌入空间的维度，bias=False 表示不使用偏置项。

class MolecularGCN(nn.Module): def __init__(self, in_feats, dim_embedding=128, padding=True, hidden_feats=None, activation=None): super(MolecularGCN, self).__init__() self.init_transform = nn.Linear(in_feats, dim_embedding, bias=False)是什么

它的输入特征维度为 in_feats，输出特征维度为 dim_embedding，可以选择是否进行 padding，可以设置隐藏层特征维度和激活函数。其中，init_transform 是一个线性变换层，用于将输入特征转换为指定维度的特征表示。

class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)

- self.linear_w 是另一个线性层，将权重系数 mem_size 转换为权重 out_feats * in_feats。这个线性层没有偏置项。 这些神经网络层将在模块的前向传播过程中使用，用于对输入数据进行编码和生成权重。

self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)

self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False) 创建了另一个线性层 self.linear_w，将权重系数 mem_size 转换为权重 out_feats * in_feats。这个线性层没有偏置项。 这些属性的...

class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False) def get_weight(self, x): coef = self.linear_coef(x) if self.act is not None: coef = self.act(coef) w = self.linear_w(coef) w = w.view(-1, self.out_feats, self.in_feats) return w def forward(self, h_dst, h_src): w = self.get_weight(h_dst) res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src) return res

这是一个名为 MemoryEncoding 的自定义神经网络模块，它继承自 nn.Module。该模块用于对输入数据进行编码，并生成权重来计算与另一个输入数据的相关性。 在 __init__ 方法中，它接受三个参数：in_feats...

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

- 如果设置了 bias，则创建了一个可学习的偏置项参数 h_bias。 - 如果设置了 layer_norm，则创建了一个层归一化的权重参数 layer_norm_weight。 - 创建了一个 Dropout 层，用于进行随机失活操作。 这段代码...

class MLPs(nn.Module): def __init__(self, W_sizes_ope, hidden_size_ope, out_size_ope, num_head, dropout): super(MLPs, self).__init__() self.in_sizes_ope = W_sizes_ope self.hidden_size_ope = hidden_size_ope self.out_size_ope = out_size_ope self.num_head = num_head self.dropout = dropout self.gnn_layers = nn.ModuleList() for i in range(len(self.in_sizes_ope)): self.gnn_layers.append(MLPsim(self.in_sizes_ope[i],self.out_size_ope, self.hidden_size_ope, self.num_head, self.dropout, self.dropout)) self.project = nn.Sequential( nn.ELU(), nn.Linear(self.out_size_ope * len(self.in_sizes_ope), self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.out_size_ope), ) def forward(self, ope_ma_adj_batch, ope_pre_adj_batch, ope_sub_adj_batch, batch_idxes, feats): h = (feats[1], feats[0], feats[0], feats[0]) self_adj = torch.eye(feats[0].size(-2),dtype=torch.int64).unsqueeze(0).expand_as(ope_pre_adj_batch[batch_idxes]) adj = (ope_ma_adj_batch[batch_idxes], ope_pre_adj_batch[batch_idxes], ope_sub_adj_batch[batch_idxes], self_adj) MLP_embeddings = [] for i in range(len(adj)): MLP_embeddings.append(self.gnn_layers[i](h[i], adj[i])) MLP_embedding_in = torch.cat(MLP_embeddings, dim=-1) mu_ij_prime = self.project(MLP_embedding_in) return mu_ij_prime

gnn_layers 是一个 nn.ModuleList，其中包含了多个 MLPsim 模块，每个 MLPsim 模块都对应一个输入张量，用于对输入进行处理。MLPsim 模块的定义可能在其他地方，无法得知其具体实现。 project 是一个 nn.Sequential...

class ARMA4NC(nn.Module): def __init__(self, in_dim, hid_dim, out_dim, num_stacks, num_layers, activation=None, dropout=0.0): super(ARMA4NC, self).__init__() self.conv1 = ARMAConv(in_dim=in_dim, out_dim=hid_dim, num_stacks=num_stacks, num_layers=num_layers, activation=activation, dropout=dropout) self.conv2 = ARMAConv(in_dim=hid_dim, out_dim=out_dim, num_stacks=num_stacks, num_layers=num_layers, activation=activation, dropout=dropout) self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) def forward(self, g, feats): feats = F.relu(self.conv1(g, feats)) feats = self.dropout(feats) feats = self.conv2(g, feats) return feats。写出对这个进行训练的代码

for batch_idx, (g, feats, labels) in enumerate(train_loader): # Zero the gradients optimizer.zero_grad() # Forward pass output = model(g, feats) loss = criterion(output, labels) # Backward ...

def attention_sublayers(self, feats, embedding_layers, latent): feats = feats.view((feats.size(0), self.k, -1)) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = feats + latent.unsqueeze(1) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = embedding_layers(feats).squeeze(-1) p = F.softmax(feats, dim=1) return p def forward(self, x): conv2_2 = self.conv2_2(x) conv3_4 = self.conv3_4(conv2_2) conv4_4 = self.conv4_4(conv3_4) conv5_4 = self.conv5_4(conv4_4) x = F.relu(self.fc4(self.fc_layers(self.tail_layer(conv5_4).view(-1, 25088)))) attr = self.bn1(x[:, :self.k]) latent = self.bn2(x[:, self.k:]) feats_0 = self.extract_0(conv2_2) feats_1 = self.extract_1(conv3_4) feats_2 = self.extract_2(conv4_4) feats_3 = self.extract_3(conv5_4) # N x k x 14 x 14 p_0 = self.attention_sublayers(feats_0, self.fc0, latent) p_1 = self.attention_sublayers(feats_1, self.fc1, latent) p_2 = self.attention_sublayers(feats_2, self.fc2, latent) p_3 = self.attention_sublayers(feats_3, self.fc3, latent) # N x k p = p_0 + p_1 + p_2 + p_3

接着，它将调整后的特征张量 feats 传入嵌入层列表 embedding_layers 中，将最后一维压缩掉，得到一个二维张量。最后，它对这个二维张量的第二个维度应用 softmax 函数，得到每个特征的权重。 最后，将所有特征的...

def forward(self, batch_graph): node_feats = batch_graph.ndata.pop('h') node_feats = self.init_transform(node_feats) node_feats = self.gnn(batch_graph, node_feats) batch_size = batch_graph.batch_size node_feats = node_feats.view(batch_size, -1, self.output_feats) return node_feats什么意思

这是一个PyTorch中的神经网络模型的前向传播函数，输入参数是一个批量的图数据，其中包含节点特征。函数首先从图数据中提取节点特征，然后通过一个初始化变换和一个图神经网络模型对节点特征进行处理。...

class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation): super(GraphSAGE, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean') self.convs = nn.ModuleList() for i in range(num_layers - 2): self.convs.append(SAGEConv(hidden_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean')) self.conv_last = SAGEConv(hidden_feats, out_feats, aggregator_type='mean') self.activation = activation def forward(self, blocks, x): h = x for i, block in enumerate(blocks): h_dst = h[:block.number_of_dst_nodes()] h = self.convs[i](block, (h, h_dst)) if i != self.num_layers - 2: h = self.activation(h) h = self.conv_last(blocks[-1], (h, h_dst)) return h改写一下，让它适用于异质图

def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation): super(GraphSAGE, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, ...

import dgl import numpy as np import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn # 生成10个节点和15条边的图 g = dgl.rand_graph(10, 15) # 为每个节点随机生成一个特征向量 feat = np.random.rand(10, 5) # 为每条边随机生成一个特征向量 e_feat = np.random.rand(15, 3) # 将特征向量添加到图中 g.ndata['feat'] = torch.from_numpy(feat) g.edata['e_feat'] =torch.from_numpy(e_feat) # 随机给每个节点分配一个标签 labels = np.random.randint(0, 3, size=(10,)) g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels) class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GraphSAGE, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.SAGEConv(in_feats, h_feats, 'mean') self.conv2 = dgl.nn.SAGEConv(h_feats, num_classes, 'mean') def forward(self, g, in_feat): h = self.conv1(g, in_feat) h = torch.relu(h) h = self.conv2(g, h) g.ndata['h'] = h hg = dgl.mean_nodes(g, 'h') return hg # 定义超参数 in_feats = 5 h_feats = 10 num_classes = 3 lr = 0.01 num_epochs = 20 # 创建模型和优化器 model = GraphSAGE(in_feats, h_feats, num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): logits = model(g, g.ndata['feat']) labels = g.ndata['label'] loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item())) # 预测 model.eval() with torch.no_grad(): logits = model(g, g.ndata['feat']) pred = logits.argmax(1) print('Predicted labels:', pred) 报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误是因为在创建特征向量时使用了numpy中的float64类型，而在将特征向量添加到图中时使用了torch中的float32类型。你可以在生成特征向量时将其转换为float32类型，如下所示： python feat = np.random.rand...

一句一句解释def forward(self, blocks, for_mot=False): blocks = blocks[::-1] fpn_feats = [] for i, block in enumerate(blocks): if i > 0: block = paddle.concat([route, block], axis=1) route = self.fpn_stages[i](block) fpn_feats.append(route) if i < self.num_blocks - 1: route = self.fpn_routes[i](route) route = F.interpolate( route, scale_factor=2., data_format=self.data_format) pan_feats = [fpn_feats[-1], ] route = fpn_feats[-1] for i in reversed(range(self.num_blocks - 1)): block = fpn_feats[i] route = self.pan_routes[i](route) block = paddle.concat([route, block], axis=1) route = self.pan_stages[i](block) pan_feats.append(route) return pan_feats[::-1] @classmethod def from_config(cls, cfg, input_shape): return {'in_channels': [i.channels for i in input_shape], } @property def out_shape(self): return [ShapeSpec(channels=c) for c in self._out_channels]

from_config函数用于从配置文件和输入形状中获取输入通道数，它返回一个字典，字典的键为'in_channels'，值为一个包含每个输入通道数的列表。 out_shape属性返回一个ShapeSpec的列表，其中每个ShapeSpec包含一个...

class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, num_pos_feats_x=64, num_pos_feats_y=64, num_pos_feats_z=128, temperature=10000, normalize=True, scale=None):、

其中，num_pos_feats_x、num_pos_feats_y和num_pos_feats_z分别表示在x、y和z方向上的位置特征数量；temperature是位置编码中的温度参数；normalize表示是否对位置编码进行归一化；scale表示位置编码的缩放因子。

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)你可以为我详细讲解一下这个代码吗？

7. 将插值得到的已知点云特征和未知点云特征进行拼接，使用 torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) 实现。得到的 new_features 是一个形状为 (B, C2 + C1, n) 的浮点数张量，其中每个元素表示...

if self.num_pos_feats_x != 0 and self.num_pos_feats_y != 0: y_embed = torch.arange(h, dtype=torch.float32, device=x.device).unsqueeze(1).repeat(b, 1, w) x_embed = torch.arange(w, dtype=torch.float32, device=x.device).repeat(b, h, 1) z_embed = depth.squeeze().to(dtype=torch.float32, device=x.device)

这段代码是深度学习中的PyTorch代码，它用于生成图像的位置编码（Positional Encoding）。其中，输入x是一个大小为[b, c, h, w]的四维张量，表示一个批次中的多个图像，其中b表示批次大小，c表示通道数，h和w分别...
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