def __init__(self, channels, act='hardsigmoid'):
时间: 2023-06-14 10:06:56 浏览: 43
这是一个Python类的初始化函数,它有两个参数:channels和act。channels表示该类需要处理的数据的通道数,act表示该类使用的激活函数,默认为'hardsigmoid'。
在Python类中,__init__函数是一个特殊的函数,用于初始化类的属性。当创建一个类的实例时,该函数会被自动调用,并且可以通过该函数来设置类的属性。
相关问题
每一句都解释 def __init__(self, channels, act='hardsigmoid'): super(EffectiveSELayer, self).__init__() self.fc = nn.Conv2D(channels, channels, kernel_size=1, padding=0) self.act = get_act_fn(act) if act is None or isinstance(act, ( str, dict)) else act def forward(self, x): x_se = x.mean((2, 3), keepdim=True) x_se = self.fc(x_se) return x * self.act(x_se)
这是一个 PyTorch 中的类,它实现了一个有效的 Squeeze-and-Excitation(SE) 模块,用于增强卷积神经网络的特征表示能力。SE 模块通过自适应地学习每个通道的重要性权重来调整特征图,从而提高网络的性能。
在 `__init__` 方法中,有两个参数:`channels` 表示输入特征图的通道数;`act` 表示激活函数。默认的激活函数是硬 sigmoid 函数。
在 `__init__` 方法中,我们首先调用 `super()` 方法来初始化父类的属性,然后定义了一个卷积层 `self.fc`,它的输入和输出通道数都是 `channels`,核大小为 1x1,不进行填充。
接着,我们定义了一个激活函数 `self.act`,它可以是一个字符串或者一个字典,用于选择不同的激活函数。如果 `act` 是一个字符串或者一个字典,则调用 `get_act_fn()` 方法来获取相应的激活函数;否则,直接使用传入的激活函数。
在 `forward` 方法中,输入 `x` 是一个 4D 张量,表示输入特征图。我们首先对特征图进行平均池化操作,得到一个形状为 (batch_size, channels, 1, 1) 的张量 `x_se`,然后将其输入到卷积层 `self.fc` 中,得到一个形状为 (batch_size, channels, 1, 1) 的张量 `x_se`。
最后,我们将原始的特征图 `x` 与 `self.act(x_se)` 的乘积作为 SE 模块的输出。这里的 `self.act(x_se)` 表示对 `x_se` 应用激活函数 `self.act`。乘积的作用是通过学习到的权重增强特征图中每个通道的重要性。
class CellTrack_GNN(EedgePath_MPNN): def __init__(self, in_channels: int, hidden_channels: int, in_edge_channels: int, hidden_edge_channels_linear: int, hidden_edge_channels_conv: int, num_layers: int, num_nodes_features: int, dropout: float = 0.0, act: Optional[Callable] = ReLU(inplace=True), norm: Optional[torch.nn.Module] = None, jk: str = 'last', **kwargs): super().__init__(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_linear, num_layers, dropout, act, norm, jk) assert in_edge_channels == hidden_edge_channels_linear[-1] in_edge_dims = in_edge_channels + num_nodes_features * in_channels + 1 self.convs.append(PDNConv(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs)) self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout)) for _ in range(1, num_layers): self.convs.append( PDNConv(hidden_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs)) self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout))
这段代码定义了一个名为CellTrack_GNN的类,该类继承自EedgePath_MPNN类。在类的构造函数`__init__`中,有一系列参数用于初始化模型的各个组件。
- `in_channels`、`hidden_channels`、`in_edge_channels`、`hidden_edge_channels_linear`、`hidden_edge_channels_conv`、`num_layers`、`num_nodes_features`、`dropout`、`act`、`norm`和`jk`等是构建图神经网络所需的参数。
- `super().__init__(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_linear, num_layers, dropout, act, norm, jk)`调用了父类EedgePath_MPNN的构造函数,初始化了一些基本的组件。
- `in_edge_dims = in_edge_channels + num_nodes_features * in_channels + 1`计算了输入边特征的维度。
- `self.convs.append(PDNConv(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs))`将一个PDNConv层对象添加到self.convs列表中,用于对节点特征进行卷积操作。
- `self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout))`将一个MLP层对象添加到self.fcs列表中,用于对输入边特征进行全连接操作。
- 然后使用循环,根据num_layers的值,依次添加PDNConv和MLP层对象到self.convs和self.fcs列表中,构建图神经网络的层数。
通过这些组件的初始化,CellTrack_GNN类可以进行图神经网络的前向传播操作。
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