gamma_initializer='ones', moving_mean_initializer='zeros'
时间: 2023-05-20 19:07:42 浏览: 64
这是 Tensorflow 中的变量初始化参数设置。gamma_initializer='ones'表示 gamma 的初始值全部为1,moving_mean_initializer='zeros'表示移动平均值的初始值全部是0。这些参数可以在模型训练中调整以优化模型的性能。
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class CAM_Module(Module): """ Channel attention module""" def __init__(self, in_dim): super(CAM_Module, self).__init__() self.chanel_in = in_dim self.gamma = Parameter(torch.zeros(1)) self.softmax = Softmax(dim=-1) def forward(self,x): """ inputs : x : input feature maps( B X C X H X W) returns : out : attention value + input feature attention: B X C X C """ m_batchsize, C, height, width, channle = x.size() #print(x.size()) proj_query = x.view(m_batchsize, C, -1) proj_key = x.view(m_batchsize, C, -1).permute(0, 2, 1) #形状转换并交换维度 energy = torch.bmm(proj_query, proj_key) energy_new = torch.max(energy, -1, keepdim=True)[0].expand_as(energy)-energy attention = self.softmax(energy_new) proj_value = x.view(m_batchsize, C, -1) out = torch.bmm(attention, proj_value) out = out.view(m_batchsize, C, height, width, channle) # print('out', out.shape) # print('x', x.shape) out = self.gamma*out + x #C*H*W return out 将其改成keras代码
下面是将该 Channel Attention Module 的 PyTorch 代码转换为 Keras 代码的实现:
```python
from keras.layers import Layer, Softmax
import tensorflow as tf
class CAM_Module(Layer):
""" Channel attention module"""
def __init__(self, in_dim):
super(CAM_Module, self).__init__()
self.chanel_in = in_dim
self.gamma = self.add_weight(name='gamma', shape=[1], initializer='zeros', trainable=True)
self.softmax = Softmax(axis=-1)
def call(self, x):
"""
inputs :
x : input feature maps( B X H X W X C)
returns :
out : attention value + input feature
attention: B X C X C
"""
m_batchsize, height, width, C = x.shape.as_list()
# print(x.shape)
proj_query = tf.reshape(x, [-1, height*width, C])
proj_key = tf.transpose(proj_query, perm=[0, 2, 1])
energy = tf.matmul(proj_query, proj_key)
energy_new = tf.expand_dims(tf.reduce_max(energy, axis=-1), axis=-1) - energy
attention = self.softmax(energy_new)
proj_value = tf.reshape(x, [-1, height*width, C])
out = tf.matmul(attention, proj_value)
out = tf.reshape(out, [-1, height, width, C])
out = self.gamma * out + x
return out
```
注意事项:
1. Keras 中的 Layer 类相当于 PyTorch 中的 Module 类;
2. Keras 中的 add_weight 方法可以添加模型参数,相当于 PyTorch 中的 Parameter 类;
3. Keras 中的 Softmax 层在调用时需要指定 `axis` 参数,相当于 PyTorch 中的 dim 参数;
4. Keras 中的 tf.reshape 方法可以替代 PyTorch 中的 view 方法;
5. Keras 中的 tf.transpose 方法可以替代 PyTorch 中的 permute 方法;
6. Keras 中的 tf.matmul 方法可以替代 PyTorch 中的 torch.bmm 方法。
BatchNormalization默认参数
在 Keras 中,`BatchNormalization` 层的默认参数如下:
```python
BatchNormalization(
axis=-1,
momentum=0.99,
epsilon=0.001,
center=True,
scale=True,
beta_initializer='zeros',
gamma_initializer='ones',
moving_mean_initializer='zeros',
moving_variance_initializer='ones',
beta_regularizer=None,
gamma_regularizer=None,
beta_constraint=None,
gamma_constraint=None,
renorm=False,
renorm_clipping=None,
renorm_momentum=0.99,
fused=None,
trainable=True,
virtual_batch_size=None,
adjustment=None,
name=None
)
```
其中一些重要的参数包括:
- `axis`:进行归一化的轴。默认为 -1,即最后一个轴。
- `momentum`:用于计算平均值和方差的动量。默认为 0.99。
- `epsilon`:防止除以零的小值常数,用于数值稳定性。默认为 0.001。
- `center`:是否应用偏移(可学习的参数)来调整归一化的输出。默认为 True。
- `scale`:是否应用缩放(可学习的参数)来调整归一化的输出。默认为 True。
其他参数涉及到正则化、约束、批归一化的调整选项等。
在使用 `BatchNormalization` 时,可以根据需要调整这些参数的值,以适应具体的任务和模型需求。
希望能解答你的疑问!如果还有其他问题,请随时提问。
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