reshape(-1)和unsqueeze(0).unsqueeze(0)

这两个函数的作用有些类似，都是用于改变张量的维度。

`reshape(-1)`的作用是将张量转换为一维，也就是将所有元素压缩到一个维度上。例如，一个大小为(3, 4, 5)的张量，经过`reshape(-1)`后变成了大小为(60,)的一维张量。需要注意的是，`reshape(-1)`只能用于将张量转换为一维，不能用于其他维度的变换。

`unsqueeze(0).unsqueeze(0)`的作用是在张量的前两个维度上各添加一个维度，可以理解为在最前面添加两个维度。例如，一个大小为(3, 4)的张量，经过`unsqueeze(0).unsqueeze(0)`后变成了大小为(1, 1, 3, 4)的张量。需要注意的是，`unsqueeze`可以用于在任意维度上添加维度，但是需要指定添加维度的位置。

因此，这两个函数的作用是有所差异的，需要根据具体的需求来选择使用哪个函数。

相关问题

def forward(self, inputs, edges="__ALL__", skip=0): self.loss = 0 # prepare h = self.feat_drop(inputs) # NxD 特征丢弃操作，前面定义的 ft = self.fc(h).reshape((h.shape[0], self.num_heads, -1)) # NxHxD' N是批次大小，H是头数，D‘是头的特征维度 a1 = (ft * self.attn_l).sum(dim=-1).unsqueeze(-1) # N x H x 1 计算左边和右边的注意力系数 a2 = (ft * self.attn_r).sum(dim=-1).unsqueeze(-1) # N x H x 1 self.g.ndata.update({'ft' : ft, 'a1' : a1, 'a2' : a2})

在这段代码中，`forward`函数是图神经网络模型的前向传播方法。

首先，函数接收`inputs`作为输入，代表图中节点的特征。然后，将输入特征进行丢弃操作，使用`self.feat_drop`将`inputs`丢弃一部分特征，得到新的特征张量`h`。

接下来，将`h`作为输入传递给全连接层`self.fc`，并将结果重塑为形状为`(h.shape[0], self.num_heads, -1)`的张量。其中，`h.shape[0]`表示批次大小，`self.num_heads`表示头数，`-1`表示根据其他维度自动推断出的维度。

然后，通过对`ft`与`self.attn_l`和`self.attn_r`逐元素相乘，并在最后一维上求和，得到注意力系数张量`a1`和`a2`。这里的注意力系数计算可以看作是对输入特征进行加权求和，以获取节点与其邻居之间的重要性。

最后，通过调用`self.g.ndata.update()`方法来更新图中节点的特征。这个方法接收一个字典作为参数，键为特征名称（例如'ft'、'a1'、'a2'），值为对应的特征张量（例如`ft`、`a1`、`a2`）。这样，在后续的图神经网络层中，可以通过访问`self.g.ndata`来获取更新后的节点特征。

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。