present_features的形状
时间: 2023-08-20 15:06:14 浏览: 33
`present_features`的形状是`(b, 1, c, h, w)`,其中`b`是batch size,`c`是feature channel,`h`和`w`是feature map的高和宽。具体解释如下:
1. `b`: 表示有多少个样本,即batch size。
2. `1`: 表示每个样本只有一个feature map。
3. `c`: 表示每个feature map的通道数,也就是特征的维度。
4. `h`和`w`: 表示feature map的高和宽,也就是特征的空间维度。
相关问题
if future_distribution_inputs is not None: # Concatenate future labels to z_t future_features = future_distribution_inputs[:, 1:].contiguous().view(b, 1, -1, h, w) future_features = torch.cat([present_features, future_features], dim=2) future_mu, future_log_sigma = self.future_distribution(future_features)是如何计算未来状态的分布参数的?
这段代码中,`future_distribution_inputs`是未来状态的标签,用于计算未来状态的分布参数。具体来说,代码将未来状态的标签与当前状态的特征表示进行拼接,然后通过一个神经网络模型`self.future_distribution`计算未来状态的分布参数。
具体实现中,代码通过以下步骤计算未来状态的分布参数:
1. 使用`future_distribution_inputs[:, 1:].contiguous().view(b, 1, -1, h, w)`将未来状态的标签拼接到当前状态之后。这里使用`[:, 1:]`是为了排除掉第一个时间步,因为第一个时间步已经作为当前状态的特征表示`present_features`了。然后将拼接后的特征表示进行`contiguous()`操作,以便后续的计算。`view(b, 1, -1, h, w)`操作将其变形为形状为`(b, 1, s-1, h, w)`的5维张量,其中`s-1`表示未来状态的时间步数。
2. 使用`torch.cat([present_features, future_features], dim=2)`将当前状态的特征表示`present_features`和未来状态的特征表示`future_features`在通道维度上拼接起来,得到一个形状为`(b, 1, c+p, h, w)`的张量,其中`c`表示当前状态的通道数,`p`表示未来状态的通道数。这里`p`的值为`(s-1) * cfg.PROB_FUTURE_DIM`,表示未来状态的所有时间步的标签信息在`cfg.PROB_FUTURE_DIM`维上的拼接。
3. 将拼接后的特征表示`future_features`输入到神经网络模型`self.future_distribution`中,得到未来状态的分布参数`future_mu`和`future_log_sigma`。这里的`self.future_distribution`是一个神经网络模型,用于计算未来状态的分布参数。在具体实现中,`future_mu`和`future_log_sigma`是通过`self.future_distribution`模型的前向传播计算得到的。
present_state = states[:, :1].contiguous()中present_state的形状
假设`states`是一个形状为`(b, s, c, h, w)`的5维张量,其中`b`表示batch size,`s`表示时间步,`c`表示通道数,`h`和`w`表示空间维度。那么,`present_state`的形状是`(b, 1, c, h, w)`。
具体来说,`present_state`是由`states`沿时间步的维度取第一个时间步的数据得到的,因此其时间步的维度为1,而其他维度与`states`的相同。这里使用`contiguous()`函数是为了保证`present_state`在内存中是连续存储的,以便后续的计算。