mask = torch.ones([self.out_channels,]) num_channel_pruned = int(self.out_channels * pruning_rate) scores = self.weight.abs().sum(dim=(1, 2, 3)) _, index_channel_pruned = torch.topk(scores, num_channel_pruned, largest=False)

时间: 2024-04-07 09:31:56 浏览: 97
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lbcnn.torch-master.zip_..累lbcnn;x3_LBCNN_lbp_lbp 神经网络_torch

这段代码看起来是在进行卷积层的通道剪枝，首先创建一个与输出通道数相同的全 1 张量作为掩码，然后计算每个通道的权重绝对值之和，选取绝对值之和较小的前 num_channel_pruned 个通道进行剪枝，剪枝后将对应的掩码值设为 0。这样，在后续的前向传播过程中，被剪枝的通道对应的权重将被清零，从而达到减小模型参数量的目的。
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torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

torch.cuda.is_available() 是一个重要的函数，用于检查当前系统是否能够使用CUDA，即NVIDIA的GPU加速库。当这个函数返回 False 时，意味着你的程序将无法在GPU上运行，而会退化到使用CPU。以下是一些可能导致 ...

class BayarConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=5, stride=1, padding=0): self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.kernel_size = kernel_size self.stride = stride self.padding = padding self.minus1 = (torch.ones(self.in_channels, self.out_channels, 1) * -1.000) super(BayarConv2d, self).__init__() # only (kernel_size ** 2 - 1) trainable params as the center element is always -1 self.kernel = nn.Parameter(torch.rand(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size ** 2 - 1), requires_grad=True) def bayarConstraint(self): self.kernel.data = self.kernel.permute(2, 0, 1) self.kernel.data = torch.div(self.kernel.data, self.kernel.data.sum(0)) self.kernel.data = self.kernel.permute(1, 2, 0) ctr = self.kernel_size ** 2 // 2 real_kernel = torch.cat((self.kernel[:, :, :ctr], self.minus1.to(self.kernel.device), self.kernel[:, :, ctr:]), dim=2) real_kernel = real_kernel.reshape((self.out_channels, self.in_channels, self.kernel_size, self.kernel_size)) return real_kernel def forward(self, x): x = F.conv2d(x, self.bayarConstraint(), stride=self.stride, padding=self.padding) return x这个类最后得到了什么

接着，将 self.kernel 的维度再次转换为 (in_channels, out_channels, kernel_size ** 2 - 1)，然后使用 torch.cat() 函数将中心位置的 -1 插入到 self.kernel 的第三个维度的中心位置，得到最终的约束卷积核 real_...

把这段代码里的location_embedding_dim去掉class my_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(my_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads location_embedding_dim = 0 self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_...

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)

其中，self.num_freqs表示每个频带的频率数量，self.start和self.end表示当前频带在总的频率范围内的起始和结束位置。此外，该层还定义了两个可训练参数：weight和bias，分别对应每个频带的卷积核和偏置。 2. ...

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

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...

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

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...

class ResidualBlock(nn.Module): def init(self, in_channels, out_channels, dilation): super(ResidualBlock, self).init() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU() ) self.attention = nn.Sequential( nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.Sigmoid() ) self.downsample = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) if in_channels != out_channels else None def forward(self, x): residual = x out = self.conv(x) attention = self.attention(out) out = out * attention if self.downsample: residual = self.downsample(residual) out += residual return out class VMD_TCN(nn.Module): def init(self, input_size, output_size, n_k=1, num_channels=16, dropout=0.2): super(VMD_TCN, self).init() self.input_size = input_size self.nk = n_k if isinstance(num_channels, int): num_channels = [num_channels*(2**i) for i in range(4)] self.layers = nn.ModuleList() self.layers.append(nn.utils.weight_norm(nn.Conv1d(input_size, num_channels[0], kernel_size=1))) for i in range(len(num_channels)): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_channels[i-1] if i > 0 else num_channels[0] out_channels = num_channels[i] self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) self.pool = nn.AdaptiveMaxPool1d(1) self.fc = nn.Linear(num_channels[-1], output_size) self.w = nn.Sequential(nn.Conv1d(num_channels[-1], num_channels[-1], kernel_size=1), nn.Sigmoid()) # 特征融合 门控系统 # self.fc1 = nn.Linear(output_size * (n_k + 1), output_size) # 全部融合 self.fc1 = nn.Linear(output_size * 2, output_size) # 只选择其中两个融合 self.dropout = nn.Dropout(dropout) # self.weight_fc = nn.Linear(num_channels[-1] * (n_k + 1), n_k + 1) # 置信度系数，对各个结果加权平均 软投票思路 def vmd(self, x): x_imfs = [] signal = np.array(x).flatten() # flatten()必须加上 否则最后一个batch报错size不匹配！ u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha=512, tau=0, K=self.nk, DC=0, init=1, tol=1e-7) for i in range(u.shape[0]): imf = torch.tensor(u[i], dtype=torch.float32) imf = imf.reshape(-1, 1, self.input_size) x_imfs.append(imf) x_imfs.append(x) return x_imfs def forward(self, x): x_imfs = self.vmd(x) total_out = [] # for data in x_imfs: for data in [x_imfs[0], x_imfs[-1]]: out = data.transpose(1, 2) for layer in self.layers: out = layer(out) out = self.pool(out) # torch.Size([96, 56, 1]) w = self.w(out) out = w * out # torch.Size([96, 56, 1]) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) total_out.append(out) total_out = torch.cat(total_out, dim=1) # 考虑w1total_out[0]+ w2total_out[1],在第一维，权重相加得到最终结果，不用cat total_out = self.dropout(total_out) output = self.fc1(total_out) return output优化代码

5. 对于全连接层的输入尺寸，可以使用num_channels[-1] * self.nk代替output_size * (self.nk + 1)，这样可以避免使用self.nk + 1这个魔数。 6. 在vmd()函数中，x_imfs可以使用PyTorch张量来存储，而不是使用Python...

import torch import vega import torch.nn as nn class SimpleCnn(nn.Module): """Simple CNN network.""" def __init__(self): """Initialize.""" super(SimpleCnn, self).__init__() self.num_class = 11 # nas best hyperparameter self.blocks = 3 self.channel1 = 32 self.channel2 = 64 self.b1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, self.channel1, padding=(0, 4), kernel_size=(1, 9), stride=(1, 1)), nn.BatchNorm2d(self.channel1), nn.ReLU(inplace=True) ) self.b2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.channel1, self.channel2, padding=(0, 1), kernel_size=(2, 3), stride=(1, 2)), nn.BatchNorm2d(self.channel2), nn.ReLU(inplace=True) ) self.blocks = self._blocks(self.channel2, self.channel2) self.fc = nn.Linear(64*self.channel2, self.num_class) def _blocks(self, in_channels, out_channels): blocks = nn.ModuleList([None] * self.blocks) for i in range(self.blocks): blocks[i] = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, padding=(0,1), kernel_size=(1,3)), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), ) in_channels = out_channels return blocks def forward(self, x): """Forward.""" x = self.b1(x) x = self.b2(x) for block in self.blocks: x = block(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x if __name__ == "__main__": model = SimpleCnn() model.load_state_dict(torch.load('nas_results/model_12.pth')) model.eval()将这段代码从基于pytorch改为基于mindspore

self.fc = nn.Dense(64*self.channel2, self.num_class) def _blocks(self, in_channels, out_channels): blocks = nn.CellList([None] * self.blocks) for i in range(self.blocks): blocks[i] = nn....
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在C语言中，你可以使用循环结构、条件判断以及数学库函数`fabs`来实现这个级数的计算。这里是一个基本的步骤： 1. 定义一个变量 `result` 来保存e的近似值，初始化为1（因为e的初始近似值就是1）。 2. 使用一个无限循环（实际上可以设置一个大到足以满足精度要求的循环次数上限），每次迭代中： a. 检查当前项的绝对值是否小于给定的小数阈值1E-4。 b. 如果是，则跳出循环，因为我们已经达到了所需的精度。 c. 计算当前项，如果是正分数，就加到结果上；如果是负分数，从结果中减去它。比如对于阶乘项，可以使用递归或者预计算的数组来计算。 3. 循环结束后，`resul
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Minecraft服务器管理新插件ServerForms发布

资源摘要信息:"ServerForms是一个专门为Minecraft服务器设计的管理插件，它是建立在Spigot平台之上的，能够帮助服务器管理员高效地收集玩家输入。ServerForms提供了完全可定制的表单系统，可以根据不同管理员的需求进行调整和优化。 1. 插件特性：ServerForms的主要功能包括但不限于收集用户输入，管理员可以根据需要定制表单的内容、格式和行为。这为服务器的运营提供了灵活性和可扩展性，允许插件适应不同的应用场景。 2. 插件开发状态：根据描述，ServerForms目前处于开发阶段，仍然在不断完善和增加新功能。当前版本可能已经具备了一定的功能，但作者明确表示正在工作中的内容将会带来更多的改进和增强。 3. 未来更新计划：作者提到了未来的几个增强方向。例如，'Better permissions handling'意味着将会对权限控制进行优化，以支持更精细的权限分配，确保服务器的安全性和稳定性。'New commands'说明会有新的命令添加，以便管理员能够更方便地管理和操作服务器。'Fix /readapp to show new applications from last login'表明将修复读取新申请的功能，确保管理员能够及时查看用户自上次登录后的申请信息。'Allow for creation of new forms from console or in game'则是一个非常实用的改进，它可以让管理员通过控制台或游戏内界面创建新的表单，无需进入服务器后台进行操作。最后，插件作者还开放了建议通道，鼓励用户提出自己的意见和建议，以便进一步改进插件。 4. 技术栈与开发语言：从标签"Java"来看，ServerForms是用Java编程语言开发的。Java是广泛用于服务器端开发的语言之一，特别是在Spigot平台上的Minecraft插件开发中。Java的跨平台性、面向对象的特性和成熟的生态系统使其成为构建此类工具的理想选择。 5. 文件信息：提供的压缩包子文件名称为"ServerForms-master"，这暗示了源代码可能托管在GitHub或类似的代码托管平台上，而"master"通常指的是主分支，表明这是一个主开发线的快照。 总结来说，ServerForms是一个面向Minecraft服务器的插件，用于定制和管理用户输入表单。它提供了许多可定制的选项，并且正在积极开发中。该插件基于Java开发，采用了Spigot平台，并且作者正在考虑用户反馈以优化未来的版本。"