class Mlp(nn.Module): """ Multilayer perceptron.""" def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden

时间: 2023-05-21 13:02:15 浏览: 128
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multi layer perceptron(MLP)

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features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.drop = nn.Dropout(drop) self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.drop(x) x = self.fc2(x) return x 这是一个 PyTorch 中的 MLP 模型，它包含两个全连接层和一个激活函数层。输入特征数为 in_features，隐藏层特征数为 hidden_features，输出特征数为 out_features。如果 hidden_features 和 out_features 没有指定，则默认与输入特征数相同。激活函数层使用 GELU，dropout 概率为 drop。forward 函数实现了模型的前向传播。
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多层感知器神经网络 多层感知器神经网络的实现（多层感知器 - MLP） - 语言：C++ MLP（多层感知器）是一种前馈神经网络，可将输入数据集映射到适当的输出集。 MLP 由有向图中的几层节点（顶点）组成，每一层都完全连接到下一层。 除了输入节点，每个节点都是一个具有激活函数的神经元。 MLP 使用监督训练，也就是说，您显示输入和相应的输出来训练网络。 如果你有一个数据集，通常 70% 用于训练，30% 用于测试，这可能会有很大差异。 MLP 网络训练过程（葡萄牙语缩写为 PMC）使用反向传播算法，也称为广义增量规则。 训练的第一阶段是前向传播，其中将样本插入网络输入并逐层传播，直到产生相应的输出。 这样做只是为了从网络获得响应。 输出产生的响应与相应的期望响应进行比较。 产生偏差（错误），然后应用反向传播方法的第二阶段，即反向传播（反向传播）。 在这个阶段，网络中所有神经元
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本篇将深入探讨如何使用多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）在MATLAB环境中解决XOR分类问题。XOR（异或）问题因其非线性特性，通常被视为检验神经网络分类能力的一个经典案例。在这个项目中，我们将详细解释...

class Mlp(nn.Module): def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.drop = nn.Dropout(drop)是什么意思

- def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):：定义了类的初始化函数，用于初始化模型的参数。 - super().__init__()：调用父类（nn.Module）...

class Mlp(nn.Module): def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.drop = nn.Dropout(drop) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.drop(x) x = self.fc2(x) x = self.drop(x) return x

- def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):：定义了 Mlp 类的构造函数，其中 in_features 表示输入特征的大小，hidden_features 表示隐藏层...

class Mlp(nn.Module): """ MLP as used in Vision Transformer, MLP-Mixer and related networks """ def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.drop1 = nn.Dropout(drop) self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.drop2 = nn.Dropout(drop) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.drop1(x) x = self.fc2(x) x = self.drop2(x) return x

这是一个关于 MLP 的 PyTorch 模型的定义，用于 Vision Transformer、MLP-Mixer 等相关网络。它包括输入特征、隐藏特征、输出特征、激活函数、Dropout 等。在 forward 函数中，输入 x 经过两个全连接层和 Dropout 后...

class SAdapter2(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 = x + xs return x

这段代码定义了一个叫做 SAdapter2 的神经网络模块，它是 nn.Module 的子类，因此可以方便地和其它模块组合。该模块的输入是一个大小为 D_features 的张量 x，输出也是一个大小为 D_features 的张量 x，但是经过了...

import torch from torch import nn class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.mlp = nn.Sequential(*[ nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class) ]) def forward(self, x): return self.mlp(x)

其输入特征维度为 input_dim，输出类别数为 num_class，隐藏层维度为 hidden_dim。其中，nn.Linear 表示全连接层，nn.ReLU 表示激活函数 ReLU。forward() 方法定义了模型的前向传播过程，即输入特征经过多个全连接层...

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

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函数act_layer()进行非线性变换。整个模块的目的是对...

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。这些分类器都是...

class MLP(nn.Module): def __init__( self, input_size: int, output_size: int, n_hidden: int, classes: int, dropout: float, normalize_before: bool = True ): super(MLP, self).__init__() self.input_size = input_size self.dropout = dropout self.n_hidden = n_hidden self.classes = classes self.output_size = output_size self.normalize_before = normalize_before self.model = nn.Sequential( nn.Linear(self.input_size, n_hidden), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, self.output_size), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), ) self.after_norm = torch.nn.LayerNorm(self.input_size, eps=1e-5) self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(self.dropout), nn.Linear(self.input_size, self.classes) ) self.output_layer = nn.Linear(self.output_size, self.classes) def forward(self, x): self.device = torch.device('cuda') # x = self.model(x) if self.normalize_before: x = self.after_norm(x) batch_size, length, dimensions = x.size(0), x.size(1), x.size(2) output = self.model(x) return output.mean(dim=1) class LabelSmoothingLoss(nn.Module): def __init__(self, size: int, smoothing: float, ): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() self.size = size self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction="none") self.confidence = 1.0 - smoothing self.smoothing = smoothing def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: batch_size = x.size(0) if self.smoothing == None: return nn.CrossEntropyLoss()(x, target.view(-1)) true_dist = torch.zeros_like(x) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 1)) true_dist.scatter_(1, target.view(-1).unsqueeze(1), self.confidence) kl = self.criterion(torch.log_softmax(x, dim=1), true_dist) return kl.sum() / batch_size

这段代码中定义了一个 MLP 模型以及一个 LabelSmoothingLoss 损失函数。MLP 模型包含了多个线性层和 ReLU 激活函数，以及一个 LayerNorm 层和一个 dropout 层。LabelSmoothingLoss 损失函数主要用于解决分类问题中的...

# 自定义 MLP 块 class MLP(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = torch.relu(x) x = self.fc2(x) return x

这段代码定义了一个自定义的 MLP 模型，该模型包含两个全连接层（线性层）和一个 ReLU（修正线性单元）激活函数。该模型的输入大小为 10，输出大小为 10。在前向传播时，输入张量 x 经过第一个全连接层，然后通过 ...

class ContrastiveModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128): super(ContrastiveModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.contrastive_head(self.backbone(x)) features = F.normalize(features, dim = 1) return features

如果选择'mlp'，则使用一个多层感知机（MLP）将backbone的输出映射到features_dim维度的特征向量。最后，在forward方法中，将输入数据x通过backbone和contrastive_head进行前向传播，得到特征向量，并对特征向量进行...

class ContrastiveModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128): super(ContrastiveModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.contrastive_head(self.backbone(x)) features = F.normalize(features, dim = 1) return features class ClusteringModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, nclusters, nheads=1): super(ClusteringModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.nheads = nheads assert(isinstance(self.nheads, int)) assert(self.nheads > 0) self.cluster_head = nn.ModuleList([nn.Linear(self.backbone_dim, nclusters) for _ in range(self.nheads)]) def forward(self, x, forward_pass='default'): if forward_pass == 'default': features = self.backbone(x) out = [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head] elif forward_pass == 'backbone': out = self.backbone(x) elif forward_pass == 'head': out = [cluster_head(x) for cluster_head in self.cluster_head] elif forward_pass == 'return_all': features = self.backbone(x) out = {'features': features, 'output': [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head]} else: raise ValueError('Invalid forward pass {}'.format(forward_pass)) return out，这是什么模型啊

它接收一个 backbone 模型作为输入，该 backbone 模型提取输入图像的特征，然后通过一个 MLP 或 Linear 层将特征映射到一个固定维度的向量。最后，它对向量进行 L2 归一化，以获得最终的特征表示。该模型的作用是...

class End2EndModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128, nheads=1, nclusters=10): super(End2EndModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head self.nheads = nheads assert(isinstance(self.nheads, int)) assert(self.nheads > 0) self.cluster_head = nn.ModuleList([nn.Linear(self.backbone_dim, nclusters) for _ in range(self.nheads)]) if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.backbone(x) contrastive_features = self.contrastive_head(features) contrastive_features = F.normalize(contrastive_features, dim = -1) cluster_outs = [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head] return contrastive_features, cluster_outs

如果选择'mlp'，则使用一个多层感知机（MLP）将backbone的输出映射到features_dim维度的特征向量。 在初始化方法中，根据nheads参数创建了一个包含nheads个线性层的ModuleList，每个线性层将backbone的输出映射到...

class Block(nn.Module): # 构建注意力Block模块 def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=GELU, norm_layer=nn.LayerNorm): super().__init__() self.norm1 = norm_layer(dim) self.attn = Attention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop) self.norm2 = norm_layer(dim) self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), act_layer=act_layer, drop=drop) self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity() def forward(self, x): x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x))) x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x

该模块包含了一个自注意力机制（self-attention）和一个多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）。其中，dim 表示输入张量的维度，num_heads 表示自注意力机制中头的数量，mlp_ratio 表示 MLP 中隐藏层特征数与...

请问如何使模型中的测试集loss收敛：class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

要使模型中的测试集loss收敛，可以尝试以下措施： 1. 调整学习率：如果学习率太高，可能会导致模型收敛困难；如果学习率太低，可能会导致收敛速度过慢。可以逐步调整学习率，观察测试集loss的变化，选择一个合适的...

class OutLayer(nn.Module): def __init__(self, in_num, node_num, layer_num, inter_num = 512): super(OutLayer, self).__init__() modules = [] for i in range(layer_num): # last layer, output shape:1 if i == layer_num-1: modules.append(nn.Linear( in_num if layer_num == 1 else inter_num, 1)) else: layer_in_num = in_num if i == 0 else inter_num modules.append(nn.Linear( layer_in_num, inter_num )) modules.append(nn.BatchNorm1d(inter_num)) modules.append(nn.ReLU()) self.mlp = nn.ModuleList(modules) def forward(self, x): out = x for mod in self.mlp: if isinstance(mod, nn.BatchNorm1d): out = out.permute(0,2,1) out = mod(out) out = out.permute(0,2,1) else: out = mod(out) return out

这段代码定义了一个名为OutLayer的类，继承自nn.Module。它有四个参数：in_num表示输入的特征数，node_num表示输出的节点数，layer_num表示层数，inter_num表示中间层的节点数，默认为512。在初始化函数中，它创建了...

class Transformer(nn.Module): def __init__(self, dim, depth, heads, dim_head, mlp_dim, dropout = 0.): super().__init__() self.layers = nn.ModuleList([]) for _ in range(depth): self.layers.append(nn.ModuleList([ PreNorm(dim, Attention(dim, heads = heads, dim_head = dim_head, dropout = dropout)), PreNorm(dim, FeedForward(dim, mlp_dim, dropout = dropout)) ])) def forward(self, x): for attn, ff in self.layers: x = attn(x) + x x = ff(x) + x return x 每句语句什莫意思

Transformer 是一种神经网络模型，用于处理自然语言处理任务，它的架构可以提供有效的语言表示。它的核心是一系列的注意力机制，它们可以捕捉不同输入之间的关联，并使用多头注意力和前馈网络来更新输入的表示。
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Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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