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_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 window_partition(x, window_size): """ Args: x: (B, D, H, W, C) window_size (tuple[int]): window size Returns: windows: (B*num_windows, window_size*window_size, C) """ B, D, H, W, C = x.shape x = x.view(B, D // window_size[0], window_size[0], H // window_size[1], window_size[1], W // window_size[2], window_size[2], C) windows = x.permute(0, 1, 3, 5, 2, 4, 6, 7).contiguous().view(-1, reduce(mul, window_size), C) return windows def window_reverse(windows, window_size, B, D, H, W): """ Args: windows: (B*num_windows, window_size, window_size, C) window_size (tuple[int]): Window size H (int): Height of image W (int): Width of image Returns: x: (B, D, H, W, C) """ x = windows.view(B, D // window_size[0], H // window_size[1], W // window_size[2], window_size[0], window_size[1], window_size[2], -1) x = x.permute(0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7).contiguous().view(B, D, H, W, -1) return x def get_window_size(x_size, window_size, shift_size=None): use_window_size = list(window_size) if shift_size is not None: use_shift_size = list(shift_size) for i in range(len(x_size)): if x_size[i] <= window_size[i]: use_window_size[i] = x_size[i] if shift_size is not None: use_shift_size[i] = 0 if shift_size is None: return tuple(use_window_size) else: return tuple(use_window_size), tuple(use_shift_size)

时间: 2023-05-21 20:02:16 浏览: 212
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神经网络_Fashion_mnist_alexnet_CNN_

这是一个关于 PyTorch 的代码，其中包含了一个 MLP 模型和一些用于窗口分割和反转的函数。其中 MLP 模型包含了一个线性层和一个激活函数，以及一个 dropout 层。窗口分割和反转的函数用于将输入张量分割成多个窗口，并将这些窗口重新组合成一个张量。这些函数可以用于实现一些图像处理任务，例如局部感知机制。
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- super(Linear, self).__init__() 表示子类 Linear 继承自 nn.Module，并调用父类的构造方法初始化。 - 在构造方法中，开发者需要明确指定可学习的参数，例如权重 w 和偏置 b。这些参数通过 nn....

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

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...

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

在 __init__ 方法中，模型初始化了两个线性层 fc1 和 fc2，它们的输入和输出维度分别为 in_features 和 hidden_features、hidden_features 和 out_features。模型还定义了一个激活函数和一个 Dropout ...

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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资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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