class AffineLayer(nn.Module): def __init__(self, num_channels, bias=False): super(AffineLayer, self).__init__() weight = torch.FloatTensor(1, num_channels, 1, 1).fill_(1) self.weight = nn.Parameter(weight, requires_grad=True) self.bias = None if bias: bias = torch.FloatTensor(1, num_channels, 1, 1).fill_(0) self.bias = nn.Parameter(bias, requires_grad=True) def forward(self, X): out = X * self.weight.expand_as(X) if self.bias is not None: out = out + self.bias.expand_as(X) return out

时间: 2024-04-26 12:21:03 浏览: 60
这是一个 PyTorch 中的仿射层（Affine Layer）的实现，它可以对输入进行线性变换和平移。其中，num_channels 表示输入的通道数，bias 表示是否使用偏置。在初始化时，权重矩阵的元素都被初始化为 1，偏置矩阵的元素被初始化为 0。在前向传播时，对输入进行线性变换后加上偏置（如果有）。最后返回处理后的输出。
相关问题

class GradientDecoupleLayer(Function): @staticmethod def forward(ctx, x, _lambda): ctx._lambda = _lambda return x @staticmethod def backward(ctx, grad_output): grad_output = grad_output * ctx._lambda return grad_output, None class AffineLayer(nn.Module): def __init__(self, num_channels, bias=False): super(AffineLayer, self).__init__() weight = torch.FloatTensor(1, num_channels, 1, 1).fill_(1) self.weight = nn.Parameter(weight, requires_grad=True) self.bias = None if bias: bias = torch.FloatTensor(1, num_channels, 1, 1).fill_(0) self.bias = nn.Parameter(bias, requires_grad=True) def forward(self, X): out = X * self.weight.expand_as(X) if self.bias is not None: out = out + self.bias.expand_as(X) return out def decouple_layer(x, _lambda): return GradientDecoupleLayer.apply(x, _lambda)

这段代码看起来是 PyTorch 的代码，其中定义了两个类：GradientDecoupleLayer 和 AffineLayer。GradientDecoupleLayer 是一个自定义的 PyTorch 函数，实现了一个梯度解耦的功能；AffineLayer 是一个继承自 nn.Module 的类，实现了一个仿射变换的功能。其中，AffineLayer 的实现比较简单，就是将输入 X 乘上一个可学习的权重参数 self.weight，再加上一个可选的偏置参数 self.bias；而 GradientDecoupleLayer 则是比较复杂的一个函数，它的作用是将输入 x 的梯度乘上一个常数 _lambda，然后输出。这个函数的实现用到了 PyTorch 的静态方法 apply，并且在 backward 函数中返回了梯度 grad_output 乘上 _lambda 的结果。

class BasicBlock2D(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock2D, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, self.expansion * out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * out_channels) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = F.relu(out) return out # 定义二维ResNet-18模型 class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) # print(out.shape) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out改为用稀疏表示替换全连接层

为了用稀疏表示替换全连接层，需要先将特征图展平，然后使用稀疏矩阵与其进行乘法运算。 以下是修改后的代码： ``` import torch.sparse as sparse class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # 替换全连接层 self.fc = nn.Identity() def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) out = out.view(out.size(0), -1) # 使用稀疏矩阵与展平后的特征图进行乘法运算 out = sparse.mm(out, nn.Parameter(torch.randn(out.size(1), 512))) return out ```

相关推荐

pdf

Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法

在写一个多线程类的时候调用... def __init__(self, params):   threading.Thread.__init__(self) #here。。。。。。   self.params = params     def run(self):   print “start notify…………”   
rar

PId adaptative non-affine system.rar_Nonaffine_adaptive control_

Linear adaptive control of a class of SISO nonaffine nonlinear systems
pdf

python类中super()和__init__()的区别

单继承时super()和__init__()实现的功能是类似的 class Base(object): def __init__(self): print 'Base create' class childA(Base): def __init__(self): print 'creat A ', Base.__init__(self) class childB...

class Baseline(nn.Module): def __init__(self, img_channel=3, width=16, middle_blk_num=1, enc_blk_nums=[], dec_blk_nums=[], dw_expand=1, ffn_expand=2): super().__init__() self.intro = nn.Conv2d(in_channels=img_channel, out_channels=width, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.ending = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=img_channel, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.encoders = nn.ModuleList() self.decoders = nn.ModuleList() self.middle_blks = nn.ModuleList() self.ups = nn.ModuleList() self.downs = nn.ModuleList()代码中文含义

- middle_blk_num 表示中间块的数量（默认为 1）； - enc_blk_nums 和 dec_blk_nums 分别表示编码器和解码器中使用的块的数量（默认为空）； - dw_expand 和 ffn_expand 分别表示块中深度扩展和前馈扩展的倍数（默认...

class DnCNN(nn.Module): def __init__(self, channels, num_of_layers=17): super(DnCNN, self).__init__() kernel_size = 3 padding = 1 features = 64 layers = [] layers.append(nn.Conv2d(in_channels=channels, out_channels=features, kernel_size=kernel_size, padding=padding, bias=False)) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) for _ in range(num_of_layers-2): layers.append(nn.Conv2d(in_channels=features, out_channels=features, kernel_size=kernel_size, padding=padding, bias=False)) layers.append(nn.BatchNorm2d(features)) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) layers.append(nn.Conv2d(in_channels=features, out_channels=channels, kernel_size=kernel_size, padding=padding, bias=False)) self.dncnn = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = self.dncnn(x) return out怎么改为训练集输出[16,3,50,50]，评估集输出[1,3,256,256]

def __init__(self, channels, num_of_layers=17): super(DnCNN, self).__init__() kernel_size = 3 padding = 1 features = 64 layers = [] layers.append(nn.Conv2d(in_channels=channels, out_channels=...

请详细解释以下代码：class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

这段代码定义了一个名为BandedFourierLayer的类，继承自PyTorch的nn.Module类，用于实现基于傅里叶变换的卷积神经网络层。具体来说： 1. \_\_init\_\_函数中，初始化了该层的一些参数，包括输入输出通道数、带宽、...

这段代码怎么拆分成单独的层class resnet50_Decoder(nn.Module): def __init__(self, inplanes, bn_momentum=0.1): super(resnet50_Decoder, self).__init__() self.bn_momentum = bn_momentum self.inplanes = inplanes self.deconv_with_bias = False #----------------------------------------------------------# # 16,16,2048 -> 32,32,256 -> 64,64,128 -> 128,128,64 # 利用ConvTranspose2d进行上采样。 # 每次特征层的宽高变为原来的两倍。 #----------------------------------------------------------# self.deconv_layers = self._make_deconv_layer( num_layers=3, num_filters=[256, 128, 64], num_kernels=[4, 4, 4], ) def _make_deconv_layer(self, num_layers, num_filters, num_kernels): layers = [] for i in range(num_layers): kernel = num_kernels[i] planes = num_filters[i] layers.append( nn.ConvTranspose2d( in_channels=self.inplanes, out_channels=planes, kernel_size=kernel, stride=2, padding=1, output_padding=0, bias=self.deconv_with_bias)) layers.append(nn.BatchNorm2d(planes, momentum=self.bn_momentum)) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) self.inplanes = planes return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.deconv_layers(x)

def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, output_padding, bn_momentum=0.1, bias=False): super(DeconvLayer, self).__init__() self.conv_transpose = nn.ConvTranspose...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw - 1) / 2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n, 8) if n == 1: num_filters = ndf * nf_mult self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n_layers, 8) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True), nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw) ] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = self.conv_mask1(input) input = torch.cat([input, offset1, mask1], dim=1) return self.model(input)，运行上述代码出现错误：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 3, 512, 512] to have 512 channels, but got 3 channels instead，如何修改，给出代码

def __init__(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).__init__() self.use_parallel = use_parallel if...

class MST_Plus_Plus(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, out_channels=31, n_feat=31, stage=3): #输入通道 3 输出通道31 super(MST_Plus_Plus, self).__init__() self.stage = stage self.conv_in = nn.Conv2d(in_channels, n_feat, kernel_size=3, padding=(3 - 1) // 2,bias=False) modules_body = [MST(dim=31, stage=2, num_blocks=[1,1,1]) for _ in range(stage)] self.body = nn.Sequential(*modules_body) self.conv_out = nn.Conv2d(n_feat, out_channels, kernel_size=3, padding=(3 - 1) // 2,bias=False)

这段代码定义了一个名为MST_Plus_Plus的PyTorch模型类，该类继承自nn.Module。 在该模型的构造函数中，有四个参数：in_channels、out_channels、n_feat和stage。其中，in_channels表示输入的通道数，这里为3；out_...

class DeepLabHeadV3Plus(nn.Module): def __init__(self, in_channels, low_level_channels, num_classes, aspp_dilate=[12, 24, 36]): super(DeepLabHeadV3Plus, self).__init__() self.project = nn.Sequential( nn.Conv2d(low_level_channels, 48, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(48), nn.ReLU(inplace=True), ) self.aspp = ASPP(in_channels, aspp_dilate) self.classifier = nn.Sequential( nn.Conv2d(304, 256, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, num_classes, 1) ) self._init_weight()

其中，in_channels 表示输入特征图的通道数，low_level_channels 表示低层特征图的通道数，num_classes 表示分类数目，aspp_dilate 是 ASPP 模块的空洞卷积的扩张率。整个模型由三个部分组成：首先是一个...

class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.LeakyReLU = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.elu = nn.ELU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): # out = F.ReLU(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) out = out.view(out.size(0), -1) return out 在self.layer4(out)和 self.avgpool(out)之间加CBAM

要在 self.layer4(out) 和 self.avgpool(out) 之间CBAM模块，可以按照以下步骤进行修改： 首先，导入CBAM模块的相关库： python from cbam import CBAM 然后，在ResNet18_2D类中添加CBAM模块： ...

class Conv_ReLU_Block(nn.Module):#定义了ConvReLU()类，继承了nn.Module父类。 def __init__(self): super(Conv_ReLU_Block, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#定义了对象变量self.conv，属性是{nn.Conv2d()}对象，实际上self.conv是{nn.Conv2d()}类的实例化，实例化时需要参数。 self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x):#定义了forward()方法，对输入进行操作 return self.relu(self.conv(x))#卷积和激活的一个框，下次可以直接调用 # x = self.conv(x)实际上为x = self.conv.forward(x)，调用了nn.Conv2d()的forward()函数，由于大家都继承了nn.Module父类，根据nn.Module的使用方法，.forward()不写，直接写object(input) class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.residual_layer = self.make_layer(Conv_ReLU_Block, 18)#调用Conv_ReLU_Block，重复18个Conv_ReLU_Block模块 self.input = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#通道层放大 self.output = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=1, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#通道层缩小 self.relu = nn.ReLU(inplace=True)#19-22初始化网络层 for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels m.weight.data.normal_(0, sqrt(2. / n)) def make_layer(self, block, num_of_layer):#把Conv_ReLU_Block做一个循环，封装在 layers = [] for _ in range(num_of_layer): layers.append(block()) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x):#网络的整体的结构 residual = x out = self.relu(self.input(x))#增加通道数 out = self.residual_layer(out)#通过18层 out = self.output(out)#输出，降通道数 out = torch.add(out, residual)#做了一个残差连接 return out

Net 类同样继承了 nn.Module，它的初始化函数中定义了三个模型组件：self.input、self.output 和 self.residual_layer。其中，self.input 和 self.output 分别是输入层和输出层的卷积层，self....

class DnCNN(nn.Module): def init(self, channels, num_of_layers=17): super(DnCNN, self).init() kernel_size = 3 padding = 1 features = 64 layers = [] layers.append(nn.Conv2d(nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1, bias=False))) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) for _ in range(num_of_layers-2): layers.append(nn.Conv2d(nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1, bias=False))) layers.append(nn.BatchNorm2d(features)) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) layers.append(nn.Conv2d(nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1, bias=False))) self.dncnn = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = self.dncnn(x) return out怎么改为训练集输出[16,3,50,50]，评估集输出[1,3,256,256]

def __init__(self, channels, num_of_layers=17): super(DnCNN, self).__init__() kernel_size = 3 padding = 1 features = 64 layers = [] layers.append(nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=64, ...

这几我所加的注意力机制模块：class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): # print("x=", x) b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)，然后运行训练程序时报错：File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 91, in forward y = self.fc1(y) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 258, in forward return F.conv1d(input, self.weight, self.bias, self.stride, RuntimeError: Given groups=1, weight of size [256, 1024, 1], expected input[16, 512, 1] to have 1024 channels, but got 512 channels instead你知道是为什么吗，我该如何解决？请提供详细的解决代码

self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid...

class SelfAttention(nn.Module): def init(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def init(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().init() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) )根据如上代码，如果要在Pointnet2MSG类中的forward函数调用SA_modules的话需要传入哪些参数，几个参数？

def forward(self, x): l_xyz, l_features = [None] * self.num_layers, [None] * self.num_layers # SA_modules for i in range(self.num_layers): # SA_modules需要传入的参数包括：输入点云数据x，输入点云...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Bottleneck(nn.Module): def init(self, last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, first_layer): super(Bottleneck, self).init() self.out_planes = out_planes self.dense_depth = dense_depth self.conv1 = nn.Conv2d(last_planes, in_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=32, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) self.shortcut = nn.Sequential() if first_layer: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(last_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) x = self.shortcut(x) d = self.out_planes out = torch.cat([x[:,:d,:,:]+out[:,:d,:,:], x[:,d:,:,:], out[:,d:,:,:]], 1) out = F.relu(out) return out class DPN(nn.Module): def init(self, cfg): super(DPN, self).init() in_planes, out_planes = cfg['in_planes'], cfg['out_planes'] num_blocks, dense_depth = cfg['num_blocks'], cfg['dense_depth'] self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_blocks[0], dense_depth[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(in_planes[2], out_planes[2], num_blocks[2], dense_depth[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(in_planes[3], out_planes[3], num_blocks[3], dense_depth[3], stride=2) self.linear = nn.Linear(out_planes[3]+(num_blocks[3]+1)dense_depth[3], 10) def _make_layer(self, in_planes, out_planes, num_blocks, dense_depth, stride): strides = [stride] + 1 layers = [] for i,stride in (strides): layers.append(Bottleneck(self.last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, i==0)) self.last_planes = out_planes + (i+2) * dense_depth return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = F.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.linear(out) return out def DPN92(): cfg = { 'in_planes': (96,192,384,768), 'out_planes': (256,512,1024,2048), 'num_blocks': (3,4,20,3), 'dense_depth': (16,32,24,128) } return DPN(cfg)基于这个程序改成对摄像头采集的图像检测与分类输出坐标、大小和种类

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_...

class ResNet(nn.Module):完整代码

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, ...

最新推荐

recommend-type

基于嵌入式ARMLinux的播放器的设计与实现 word格式.doc

本文主要探讨了基于嵌入式ARM-Linux的播放器的设计与实现。在当前PC时代，随着嵌入式技术的快速发展，对高效、便携的多媒体设备的需求日益增长。作者首先深入剖析了ARM体系结构，特别是针对ARM9微处理器的特性，探讨了如何构建适用于嵌入式系统的嵌入式Linux操作系统。这个过程包括设置交叉编译环境，优化引导装载程序，成功移植了嵌入式Linux内核，并创建了适合S3C2410开发板的根文件系统。 在考虑到嵌入式系统硬件资源有限的特点，通常的PC机图形用户界面（GUI）无法直接应用。因此，作者选择了轻量级的Minigui作为研究对象，对其实体架构进行了研究，并将其移植到S3C2410开发板上，实现了嵌入式图形用户界面，使得系统具有简洁而易用的操作界面，提升了用户体验。 文章的核心部分是将通用媒体播放器Mplayer移植到S3C2410开发板上。针对嵌入式环境中的音频输出问题，作者针对性地解决了Mplayer播放音频时可能出现的不稳定性，实现了音乐和视频的无缝播放，打造了一个完整的嵌入式多媒体播放解决方案。 论文最后部分对整个项目进行了总结，强调了在嵌入式ARM-Linux平台上设计播放器所取得的成果，同时也指出了一些待改进和完善的方面，如系统性能优化、兼容性提升以及可能的扩展功能等。关键词包括嵌入式ARM-Linux、S3C2410芯片、Mplayer多媒体播放器、图形用户界面（GUI）以及Minigui等，这些都反映出本文研究的重点和领域。 通过这篇论文，读者不仅能了解到嵌入式系统与Linux平台结合的具体实践，还能学到如何在资源受限的环境中设计和优化多媒体播放器，为嵌入式技术在多媒体应用领域的进一步发展提供了有价值的经验和参考。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Python字符串为空判断的动手实践：通过示例掌握技巧

![Python字符串为空判断的动手实践：通过示例掌握技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/72f88d4fc1164d6c8b9c29d8ab5ed75c.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBASGFyYm9yIExhdQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. Python字符串为空判断的基础理论 字符串为空判断是Python编程中一项基本且重要的任务。它涉及检查字符串是否为空（不包含任何字符），这在
recommend-type

box-sizing: border-box;作用是？

`box-sizing: border-box;` 是 CSS 中的一个样式属性，它改变了元素的盒模型行为。默认情况下，浏览器会计算元素内容区域（content）、内边距（padding）和边框（border）的总尺寸，也就是所谓的"标准盒模型"。而当设置为 `box-sizing: border-box;` 后，元素的总宽度和高度会包括内容、内边距和边框的总空间，这样就使得开发者更容易控制元素的实际布局大小。 具体来说，这意味着： 1. 内容区域的宽度和高度不会因为添加内边距或边框而自动扩展。 2. 边框和内边距会从元素的总尺寸中减去，而不是从内容区域开始计算。
recommend-type

经典：大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf

本文主要探讨的是"经典：大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf"，该研究专注于嵌入式指纹识别技术在实际应用中的设计和实现。嵌入式指纹识别系统因其独特的优势——无需外部设备支持，便能独立完成指纹识别任务，正逐渐成为现代安全领域的重要组成部分。 在技术背景部分，文章指出指纹的独特性（图案、断点和交叉点的独一无二性）使其在生物特征认证中具有很高的可靠性。指纹识别技术发展迅速，不仅应用于小型设备如手机或门禁系统，也扩展到大型数据库系统，如连接个人电脑的桌面应用。然而，桌面应用受限于必须连接到计算机的条件，嵌入式系统的出现则提供了更为灵活和便捷的解决方案。 为了实现嵌入式指纹识别，研究者首先构建了一个专门的开发平台。硬件方面，详细讨论了电源电路、复位电路以及JTAG调试接口电路的设计和实现，这些都是确保系统稳定运行的基础。在软件层面，重点研究了如何在ARM芯片上移植嵌入式操作系统uC/OS-II，这是一种实时操作系统，能够有效地处理指纹识别系统的实时任务。此外，还涉及到了嵌入式TCP/IP协议栈的开发，这是实现系统间通信的关键，使得系统能够将采集的指纹数据传输到远程服务器进行比对。 关键词包括：指纹识别、嵌入式系统、实时操作系统uC/OS-II、TCP/IP协议栈。这些关键词表明了论文的核心内容和研究焦点，即围绕着如何在嵌入式环境中高效、准确地实现指纹识别功能，以及与外部网络的无缝连接。 这篇论文不仅深入解析了嵌入式指纹识别系统的硬件架构和软件策略，而且还展示了如何通过结合嵌入式技术和先进操作系统来提升系统的性能和安全性，为未来嵌入式指纹识别技术的实际应用提供了有价值的研究成果。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

Python字符串为空判断的常见问题解答：解决常见疑惑

![字符串为空判断](https://img-blog.csdnimg.cn/20210620130654176.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zOTQ0NTExNg==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Python字符串为空判断的必要性 在Python编程中，字符串为空判断是至关重要的，它可以帮助我们处理各种场景，例如： - 数据验证：确保用户输入或从数据库获取的
recommend-type

c++ 中 static的作用

在C++中，static是一个常用的修饰符，它可以用来控制变量和函数的存储方式和可见性。static的作用主要有以下几个方面： 1. 静态局部变量：在函数内部定义的变量，加上static关键字后，该变量就被定义成为一个静态局部变量。静态局部变量只会被初始化一次，而且只能在函数内部访问，函数结束后仍然存在，直到程序结束才会被销毁。 2. 静态全局变量：在全局变量前加上static关键字，该变量就被定义成为一个静态全局变量。静态全局变量只能在当前文件中访问，其他文件无法访问，它的生命周期与程序的生命周期相同。 3. 静态成员变量：在类中定义的静态成员变量，可以被所有该类的对象共享，它的值在所
recommend-type

嵌入式系统课程设计.doc

嵌入式系统课程设计文档主要探讨了一个基于ARM微处理器的温度采集系统的设计与实现。该设计旨在通过嵌入式技术为核心，利用S3C44B0x ARM处理器作为主控单元，构建一个具备智能化功能的系统，包括温度数据的采集、传输、处理以及实时显示。设计的核心目标有以下几点： 1.1 设计目的： - 培养学生的综合应用能力：通过实际项目，学生可以将课堂上学到的理论知识应用于实践，提升对嵌入式系统架构、编程和硬件设计的理解。 - 提升问题解决能力：设计过程中会遇到各种挑战，如速度优化、可靠性增强、系统扩展性等，这有助于锻炼学生独立思考和解决问题的能力。 - 创新思维的培养：鼓励学生在传统数据采集系统存在的问题（如反应慢、精度低、可靠性差、效率低和操作繁琐）上进行改进，促进创新思维的发展。 2.1 设计要求： - 高性能：系统需要具有快速响应速度，确保实时性和准确性。 - 可靠性：系统设计需考虑长期稳定运行，应对各种环境条件和故障情况。 - 扩展性：设计时需预留接口，以便于未来添加更多功能或与其他设备集成。 3.1 硬件设计思路： - 选择了S3C44B0x ARM微处理器作为核心，其强大的处理能力和低功耗特性对于实时数据处理很关键。 - 单独的数据采集模块负责精确测量温度，可能涉及到传感器的选择和接口设计。 4.1 软件设计思路： - 应用RTOS（实时操作系统）来管理任务调度，提高系统的整体效率。 - 编写高效的程序清单，包括数据采集、处理算法和用户界面，确保用户体验良好。 5. 心得体会部分： - 学生可能会分享他们在项目中的学习收获，如团队协作的重要性、项目管理的经验以及如何在实践中优化系统性能。 总结，该设计不仅是一次技术实践，也是一次学习和成长的机会，它着重培养学生的工程实践能力、问题解决能力和创新能力，同时展示了嵌入式系统在现代工业中的实际应用价值。通过完成这个项目，学生将对嵌入式系统有更深入的理解，为未来的职业生涯打下坚实的基础。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩