cos1 = torch.abs(torch.sum(v1_out * normal_gt, 1, keepdim=True))

时间: 2024-05-26 12:12:43 浏览: 93
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lbcnn.torch-master.zip_..累lbcnn;x3_LBCNN_lbp_lbp 神经网络_torch

This line of code calculates the cosine similarity between two vectors - `v1_out` and `normal_gt`. `torch.sum(v1_out * normal_gt, 1)` performs element-wise multiplication between `v1_out` and `normal_gt`, and then sums the result along the second dimension. This results in a tensor of shape `(batch_size,)` where each element contains the dot product of the corresponding pair of vectors in the batch. `torch.abs` takes the absolute value of the resulting tensor, which is necessary since cosine similarity can be negative if the angle between the vectors is greater than 90 degrees. `keepdim=True` ensures that the resulting tensor has the same number of dimensions as the input tensor, with the second dimension reduced to size 1. This is necessary for later computations that require broadcasting.
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torch.Tensor.scatter_()是torch.gather()函数的方向反向操作。两个函数可以看成一对兄弟函数。gather用来解码one hot，scatter_用来编码one hot。 scatter_(dim, index, src) → Tensor dim (python:int) – 用来...

mask_pro_label = torch.mul(label, mask_labels) pos_lab= torch.mul(pre_label, mask_pro_label)#积极标签 neg_label=torch.abs(label-1) mask_neg_label = torch.mul(neg_label, mask_labels) neg_lab= torch.mul(pre_label, mask_neg_label)#消极标签 neg_l

接着，通过 torch.abs(label-1) 将原始标签 label 取反得到消极标签 neg_label。再通过 torch.mul(neg_label, mask_labels) 将消极标签 neg_label 和掩码 mask_labels 相乘，得到消极标签的掩码 mask_neg_label。...

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)

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(...

bbox_offset = torch.stack(batch_offset) bbox_mask = torch.stack(batch_mask) class_labels = torch.stack(batch_class_labels)如何在这上面更改呢

= some_value) & (batch_mask == True) # 示例条件 bbox_offset_valid = bbox_offset[valid_idx] class_labels_valid = class_labels[valid_idx] 3. **使用循环**：如果每个batch元素需要独立的操作，可以用for...

x=torch.tensor(1.) w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw1

dy2_dy1=torch.autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=torch.autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=torch.autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw...

将这段代码改为分类损失if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + torch.abs(radius_a) - torch.abs(radius_b)) else: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + radius_a ** 2 - radius_b ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum() return loss

- 将 torch.abs(radius_a) - torch.abs(radius_b) 修改为 - torch.abs(radius_a) + torch.abs(radius_b)，这是因为对于第二个条件，应该是减去 radius_b，而不是减去 radius_a。 - 将 radius_a ** 2 - ...

max_pool_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)

在 max_pool_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) 中，keepdim=True 的作用是保持输出张量的维度与输入张量的维度相同。当 keepdim=True 时，输出张量的第一个维度会保留为 1，即保留通道数这个维度，...

attmap = torch.sum(attmap, dim=1, keepdim=True)

具体来说，如果attmap的形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)，那么执行torch.sum(attmap, dim=1, keepdim=True)后，attmap的形状将变成(batch_size, 1, hidden_size)。这个函数在深度学习中常用于计算注意力...

class K_a(nn.Module): def __init__(self,in_dim, **kwargs): super(K_a, self).__init__(**kwargs) self.r_sigma = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True) self.alpha = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, h, w = x.size() y = x.view(b*c,h,w) m = torch.unsqueeze(y, axis=1) n = torch.unsqueeze(y, axis=2) diff = m -n dist = torch.norm(diff, p=2, dim=1) k = torch.exp(-dist ** 2 * self.r_sigma) k = k.view(b, c, h, w) k = self.sigmoid(k) k = k * x return k 这段代码是要实现什么功能？并且每句代码的含义

10. m = torch.unsqueeze(y, axis=1)：在y的第一维前插入一个维度，使得m的形状变为(b*c,1,h,w)，表示每个通道的特征图。 11. n = torch.unsqueeze(y, axis=2)：在y的第二维前插入一个维度，使得n的形状变为(b*...

这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )

self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) self.BiGRU_layers = my_BiGRU...

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_...

class DropBlock_Ske(nn.Module): def __init__(self, num_point, block_size=7): super(DropBlock_Ske, self).__init__() self.keep_prob = 0.0 self.block_size = block_size self.num_point = num_point self.fc_1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.fc_2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, input, keep_prob, A): # n,c,t,v self.keep_prob = keep_prob if not self.training or self.keep_prob == 1: return input n, c, t, v = input.size() input_attention_mean = torch.mean(torch.mean(input, dim=2), dim=1).detach() # 32 25 input_attention_max = torch.max(input, dim=2)[0].detach() input_attention_max = torch.max(input_attention_max, dim=1)[0] # 32 25 avg_out = self.fc_1(input_attention_mean) max_out = self.fc_2(input_attention_max) out = avg_out + max_out input_attention_out = self.sigmoid(out).view(n, 1, 1, self.num_point) input_a = input * input_attention_out input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach() input_abs = input_abs / torch.sum(input_abs) * input_abs.numel() gamma = 0.024 M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype) M = torch.matmul(M_seed, A) M[M > 0.001] = 1.0 M[M < 0.5] = 0.0 mask = (1 - M).view(n, 1, 1, self.num_point) return input * mask * mask.numel() / mask.sum()

定义了一个gamma值，并将input_abs与gamma相乘并经过torch.clamp函数进行限制，再经过torch.bernoulli函数进行伯努利采样，得到一个形状与输入相同的二值张量M_seed。使用torch.matmul函数将M_seed与A矩阵相乘得到M...

音色转换损失函数cycleLoss = torch.mean( torch.abs(real_A - cycle_A)) + torch.mean(torch.abs(real_B - cycle_B))

这个损失函数是用来衡量音色转换的质量的。其中real_A和real_B是原始音频，cycle_A和cycle_B是将原始音频转换后再转...其中，torch.abs是求绝对值，torch.mean是求平均值。这个损失函数的值越小，说明转换的质量越好。

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

- self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)：定义第二个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)：定义第三个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - self....

class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码

self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head 将输入的参数保存到类的成员变量中，其中rate1和rate2是...

def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

然而，在使用torch.nn.Parameter时，你不需要再次设置requires_grad=True，因为torch.nn.Parameter默认会将其设置为True。 另外，在计算attention权重时，你可以使用torch.softmax函数来对attention权重...

人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch....

下面pytorch代码转化为paddlepaddle2.2.2代码： import torch import torch.distributions as tdist def random_noise_levels(): """Generates random noise levels from a log-log linear distribution.""" log_min_shot_noise = np.log(0.0001) log_max_shot_noise = np.log(0.012) log_shot_noise = torch.FloatTensor(1).uniform_(log_min_shot_noise, log_max_shot_noise) shot_noise = torch.exp(log_shot_noise) line = lambda x: 2.18 * x + 1.20 n = tdist.Normal(loc=torch.tensor([0.0]), scale=torch.tensor([0.26])) log_read_noise = line(log_shot_noise) + n.sample() read_noise = torch.exp(log_read_noise) return shot_noise, read_noise def add_noise(image, shot_noise=0.01, read_noise=0.0005): """Adds random shot (proportional to image) and read (independent) noise.""" image = image.permute(1, 2, 0) # Permute the image tensor to HxWxC format from CxHxW format variance = image * shot_noise + read_noise n = tdist.Normal(loc=torch.zeros_like(variance), scale=torch.sqrt(variance)) noise = n.sample() out = image + noise out = out.permute(2, 0, 1) # Re-Permute the tensor back to CxHxW format return out

n = pdist.Normal(loc=paddle.zeros([1]), scale=paddle.ones([1]) * 0.26) log_read_noise = line(log_shot_noise) + n.sample() read_noise = paddle.exp(log_read_noise) return shot_noise, read_noise def...

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如何在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，并使用Vue.js与ElementUI进行界面开发？

要在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，首先需要了解Springboot、WebRTC、Vue.js以及ElementUI的基本概念和用途。Springboot作为后端框架，负责处理业务逻辑和提供API接口；WebRTC技术则用于实现浏览器端的实时视频和音频通信；Vue.js作为一个轻量级的前端框架，用于构建用户界面；ElementUI提供了丰富的UI组件，可加速前端开发过程。 参考资源链接：[多人视频会议前端项目：Springboot与WebRTC的结合](https://wenku.csdn.net/doc/6jkpejn9x3?spm=1055.2569.3001