feature = torch.cat([feature, pose_feature], dim=1)如何设置带有比重参数进行特征拼接

你可以使用 torch.cat() 函数中的 weight 参数来设置特征的比重。weight 参数是一个与要拼接的张量列表具有相同长度的张量列表，用于指定每个输入张量的权重。例如，如果你要将 feature 和 pose_feature 拼接起来，并且希望 feature 占据 70% 的权重，pose_feature 占据 30% 的权重，那么可以按如下方式设置：

feature_weight = torch.tensor([0.7])
pose_feature_weight = torch.tensor([0.3])

feature = torch.cat([feature * feature_weight, pose_feature * pose_feature_weight], dim=1)

这里使用了逐元素乘法将权重应用于张量。注意，权重列表中的元素总和应该为 1.0。

相关问题

这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)

这段代码中存在一个错误。在for循环中，代码更新了变量b，但是在更新后没有再次进行softmax操作，导致后续的计算结果不正确。因此，需要在for循环中，在更新b后再次进行softmax操作，如下所示：

for i in range(num_iterations):
    c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1)
    weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1)
    representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation)
    representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1)
    representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)
    representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf'))
    b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1)  # 进行softmax操作

这样修改后，该段代码的功能应该能够正常运行。

这行代码中feature = torch.cat([feature, pose_feature], dim=1)，dim=1是什么意思

在PyTorch中，`torch.cat()`函数是用于将张量沿着指定的维度拼接起来的函数。`dim`参数用于指定在哪个维度上进行拼接。例如，如果有两个形状为`(3,4)`和`(3,5)`的张量`a`和`b`，那么将它们沿着第二个维度拼接，可以使用以下代码：

result = torch.cat([a,b], dim=1)

这将返回一个形状为`(3,9)`的张量，其中第一个维度是原始的`(3)`，而第二个维度是拼接后的`(4+5=9)`。

在你提供的代码中，`pose_feature`是另一个形状为`(batch_size, pose_feature_dim)`的张量，`feature`是已有的一个形状为`(batch_size, feature_dim)`的张量。`dim=1`表示将它们沿着第二个维度进行拼接，即将`pose_feature_dim`个特征值添加到`feature_dim`个特征值后面。