self.layer = nn.ModuleList()

时间: 2024-02-22 15:13:54 浏览: 94
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

这段代码是在定义一个空的 `nn.ModuleList` 对象，并将其赋值给当前对象的 `layer` 属性。`nn.ModuleList` 是 PyTorch 中的一个模块列表容器，可以用于存储多个 PyTorch 模块，比如神经网络的层。使用 `nn.ModuleList` 可以方便地管理模块列表，包括对所有模块进行初始化、计算、反向传播等操作。在这个例子中，`self.layer` 属性将用于存储多个 GPT 模型的层。
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在代码示例中提到的self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size))，这里的self.v就被转换成了一个可训练的参数，它将作为模型的一部分参与训练过程。这意味着，在反向传播和优化过程中，self.v...
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self.fcs = nn.ModuleList(onelayer)

这段代码的意思是将列表 onelayer 中的 BasicBlock 实例化后作为模块列表 self.fcs 的元素，从而构成一个神经网络模型的一层。nn.ModuleList 是 PyTorch 中的一个模块容器，用于存储子模块，这些子模块可以...

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

- 创建了一个长度为 num_rels 的 nn.ModuleList，其中每个元素是一个名为 rel_ME 的 MemoryEncoding 实例，用于处理关系特征。 - 如果设置了 bias，则创建了一个可学习的偏置项参数 h_bias。 - 如果设置...

onelayer = [] self.LayerNo = LayerNo for i in range(LayerNo): onelayer.append(BasicBlock())self.fcs = nn.ModuleList(onelayer)

这段代码的完整含义是：定义一个空列表 onelayer，...最后，将 onelayer 列表转换为 nn.ModuleList 对象 self.fcs，即一个神经网络模型的一层。这段代码通常用于构建神经网络模型中的多层相同结构的网络层。

class HGMN(nn.Module): def __init__(self, args, n_user, n_item, n_category): super(HGMN, self).__init__() self.n_user = n_user self.n_item = n_item self.n_category = n_category self.n_hid = args.n_hid self.n_layers = args.n_layers self.mem_size = args.mem_size self.emb = nn.Parameter(torch.empty(n_user + n_item + n_category, self.n_hid)) self.norm = nn.LayerNorm((args.n_layers + 1) * self.n_hid) self.layers = nn.ModuleList() for i in range(0, self.n_layers): self.layers.append(GNNLayer(self.n_hid, self.n_hid, self.mem_size, 5, layer_norm=True, dropout=args.dropout, activation=nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))) self.pool = GraphPooling('mean') self.reset_parameters()

接着，它使用 nn.ModuleList 创建了 n_layers 个 GNNLayer 模块，并将它们添加到 layers 中。每个 GNNLayer 模块都具有 n_hid、n_hid、mem_size、5 和其他一些参数。 最后，它创建了一个 GraphPooling 模块，并使用...

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

然后，它从args参数中获取一些配置信息，如最大节点数（max_nodes）、嵌入维度（emb_dim）、编码器层数（num_layer）和类别数（num_classes）。 接下来，它创建了一个名为atom_encoder的GraphNodeFeature对象，该...

将以下代码转化为Paddle框架写法class BasicLayer(nn.Module): def __init__(self, net_depth, dim, depth, kernel_size=3, conv_layer=ConvLayer, norm_layer=nn.BatchNorm2d, gate_act=nn.Sigmoid): super().__init__() self.dim = dim self.depth = depth # build blocks self.blocks = nn.ModuleList([ BasicBlock(net_depth, dim, kernel_size, conv_layer, norm_layer, gate_act) for i in range(depth)]) def forward(self, x): for blk in self.blocks: x = blk(x) return x

def __init__(self, net_depth, dim, depth, kernel_size=3, conv_layer=paddle.nn.Conv2D, norm_layer=paddle.nn.BatchNorm, gate_act=paddle.nn.Sigmoid): super(BasicLayer, self).__init__() self.dim = dim ...

解读这段代码def __init__(self): super(Transformer, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(n_vocab, n_embd) self.pos_emb = nn.Parameter(torch.zeros(1, block_size, n_embd)) self.blocks = nn.ModuleList([Block(n_embd, n_heads) for _ in range(n_layers)]) self.norm = nn.LayerNorm(n_embd) self.fc = nn.Linear(n_embd, n_vocab)

首先，调用父类的初始化函数super(Transformer, self).__init__()来初始化Transformer类的父类。然后，定义了几个成员变量： - self.embedding是一个词嵌入层，用于将输入的词索引转换为对应的词向量。 - self...

self.layers = nn.ModuleList()

self.layers = nn.ModuleList() self.layers.append(nn.Linear(784, 256)) self.layers.append(nn.ReLU()) self.layers.append(nn.Linear(256, 10)) def forward(self, x): for layer in self.layers: x = ...

解释代码super(MLP, self).__init__() self.input_dim = int(options['input_dim']) self.fc_lay = options['fc_lay'] self.fc_drop = options['fc_drop'] self.fc_use_batchnorm = options['fc_use_batchnorm'] self.fc_use_laynorm = options['fc_use_laynorm'] self.fc_use_laynorm_inp = options['fc_use_laynorm_inp'] self.fc_use_batchnorm_inp = options['fc_use_batchnorm_inp'] self.fc_act = options['fc_act'] self.wx = nn.ModuleList([]) self.bn = nn.ModuleList([]) self.ln = nn.ModuleList([]) self.act = nn.ModuleList([]) self.drop = nn.ModuleList([])

- self.wx、self.bn、self.ln、self.act和self.drop是nn.ModuleList对象，分别表示MLP每一层的权重、batch normalization层、layer normalization层、激活函数层和dropout层。这些层的数量与self.fc_...

class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build export = False # onnx export #初始化模型的各个属性，并构建模型的卷积层 def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer super(Detect, self).__init__() self.nc = nc # 标签的数量 self.no = nc + 5 # 计算输出层的节点数 self.nl = len(anchors) #检测层数 self.na = len(anchors[0]) // 2 #每个检测层的锚点数量 self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)

此外，该代码还会构造一个 ModuleList 对象 self.m，其中包含了多个 nn.Conv2d 模块，用于对输入特征图进行卷积操作，提取目标检测信息。最终，该模块会输出一个包含目标检测信息的张量，用于后续的目标检测...

class ResidualBlock(nn.Module): def init(self, in_channels, out_channels, dilation): super(ResidualBlock, self).init() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU() ) self.attention = nn.Sequential( nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.Sigmoid() ) self.downsample = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) if in_channels != out_channels else None def forward(self, x): residual = x out = self.conv(x) attention = self.attention(out) out = out * attention if self.downsample: residual = self.downsample(residual) out += residual return out class VMD_TCN(nn.Module): def init(self, input_size, output_size, n_k=1, num_channels=16, dropout=0.2): super(VMD_TCN, self).init() self.input_size = input_size self.nk = n_k if isinstance(num_channels, int): num_channels = [num_channels*(2**i) for i in range(4)] self.layers = nn.ModuleList() self.layers.append(nn.utils.weight_norm(nn.Conv1d(input_size, num_channels[0], kernel_size=1))) for i in range(len(num_channels)): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_channels[i-1] if i > 0 else num_channels[0] out_channels = num_channels[i] self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) self.pool = nn.AdaptiveMaxPool1d(1) self.fc = nn.Linear(num_channels[-1], output_size) self.w = nn.Sequential(nn.Conv1d(num_channels[-1], num_channels[-1], kernel_size=1), nn.Sigmoid()) # 特征融合 门控系统 # self.fc1 = nn.Linear(output_size * (n_k + 1), output_size) # 全部融合 self.fc1 = nn.Linear(output_size * 2, output_size) # 只选择其中两个融合 self.dropout = nn.Dropout(dropout) # self.weight_fc = nn.Linear(num_channels[-1] * (n_k + 1), n_k + 1) # 置信度系数，对各个结果加权平均 软投票思路 def vmd(self, x): x_imfs = [] signal = np.array(x).flatten() # flatten()必须加上 否则最后一个batch报错size不匹配！ u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha=512, tau=0, K=self.nk, DC=0, init=1, tol=1e-7) for i in range(u.shape[0]): imf = torch.tensor(u[i], dtype=torch.float32) imf = imf.reshape(-1, 1, self.input_size) x_imfs.append(imf) x_imfs.append(x) return x_imfs def forward(self, x): x_imfs = self.vmd(x) total_out = [] # for data in x_imfs: for data in [x_imfs[0], x_imfs[-1]]: out = data.transpose(1, 2) for layer in self.layers: out = layer(out) out = self.pool(out) # torch.Size([96, 56, 1]) w = self.w(out) out = w * out # torch.Size([96, 56, 1]) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) total_out.append(out) total_out = torch.cat(total_out, dim=1) # 考虑w1total_out[0]+ w2total_out[1],在第一维，权重相加得到最终结果，不用cat total_out = self.dropout(total_out) output = self.fc1(total_out) return output优化代码

5. 对于全连接层的输入尺寸，可以使用num_channels[-1] * self.nk代替output_size * (self.nk + 1)，这样可以避免使用self.nk + 1这个魔数。 6. 在vmd()函数中，x_imfs可以使用PyTorch张量来存储，而不是使用Python...

def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer super(Detect, self).__init__() self.nc = nc # 标签的数量 self.no = nc + 5 # 计算输出层的节点数 self.nl = len(anchors) #检测层数 self.na = len(anchors[0]) // 2 #检测层的锚点数量 self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv

此外，该代码还会构造一个 ModuleList 对象 self.m，其中包含了多个 nn.Conv2d 模块，用于对输入特征图进行卷积操作，提取目标检测信息。最终，该模块会输出一个包含目标检测信息的张量，用于后续的目标检测...

解释这段代码 if self.model_type == 'AdaRNN': gate = nn.ModuleList() for i in range(len(n_hiddens)): gate_weight = nn.Linear(len_seq * self.hiddens[i]*2, len_seq) gate.append(gate_weight) self.gate = gate bnlst = nn.ModuleList() for i in range(len(n_hiddens)): bnlst.append(nn.BatchNorm1d(len_seq)) self.bn_lst = bnlst self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=0) self.init_layers()

根据self.model_type的值，当其等于'AdaRNN'时，会创建一个门控网络（gate network）和一个批归一化层（batch normalization layer）。门控网络是一个包含多个线性层的模块列表，每个线性层的输入大小为len_seq *...

# New module: utils.pyimport torchfrom torch import nnclass ConvBlock(nn.Module): """A convolutional block consisting of a convolution layer, batch normalization layer, and ReLU activation.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, drop_prob): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_chans) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout2d(p=drop_prob) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) return x# Refactored U-Net modelfrom torch import nnfrom utils import ConvBlockclass UnetModel(nn.Module): """PyTorch implementation of a U-Net model.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, chans, num_pool_layers, drop_prob, pu_args=None): super().__init__() PUPS.__init__(self, *pu_args) self.in_chans = in_chans self.out_chans = out_chans self.chans = chans self.num_pool_layers = num_pool_layers self.drop_prob = drop_prob # Calculate input and output channels for each ConvBlock ch_list = [chans] + [chans * 2 ** i for i in range(num_pool_layers - 1)] in_chans_list = [in_chans] + [ch_list[i] for i in range(num_pool_layers - 1)] out_chans_list = ch_list[::-1] # Create down-sampling layers self.down_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers): self.down_sample_layers.append(ConvBlock(in_chans_list[i], out_chans_list[i], drop_prob)) # Create up-sampling layers self.up_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers - 1): self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[i], out_chans_list[i + 1] // 2, drop_prob)) self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1], drop_prob)) # Create final convolution layer self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1] // 2, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans_list[-1] // 2, out_chans, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=1), ) def forward(self, x): # Down-sampling path encoder_outs = [] for layer in self.down_sample_layers: x = layer(x) encoder_outs.append(x) x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x) # Bottom layer x = self.conv(x) # Up-sampling path for i, layer in enumerate(self.up_sample_layers): x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = torch.cat([x, encoder_outs[-(i + 1)]], dim=1) x = layer(x) # Final convolution layer x = self.conv2(x) return x

3. 使用了 nn.functional.interpolate 对 feature map 进行了上采样，避免了使用 nn.ConvTranspose2d 带来的一些问题。 4. 在最后的卷积层中，使用了 nn.Sequential 对多个卷积层进行了封装，使得代码更加简洁。 ...

class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping""" def __init__(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().__init__() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method这是PointnetSAModuleMSG的代码，而这是selfattention的代码：class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)；我想将SelfAttention作为PointnetSAModuleMSG的子模块，我是为了加入SA注意力机制，所以需要对PointnetSAModuleMSG进行修改。我想在每个SA模块中添加一个注意力机制，以使得网络可以更好地聚焦于重要的点。具体实现方式是在每个SA模块的最后一层MLP后加入一个Self-Attention层，（如SelfAttention类所示）用于计算每个点的注意力分数。你可以给我写出详细的修改代码吗？

self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, n...

class DeepNeuralNet(torch.nn.Module): def init(self, n_users, n_items, n_factors=32, hidden_layers=[64,32]): super(DeepNeuralNet, self).init() # User and item embeddings self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_users, embedding_dim=n_factors) self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_items, embedding_dim=n_factors) # Fully connected hidden layers self.fc_layers = torch.nn.ModuleList([]) if len(hidden_layers) > 0: self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=n_factors2, out_features=hidden_layers[0])) for i in range(1,len(hidden_layers)): self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[i-1], out_features=hidden_layers[i])) self.output_layer = torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[-1] if len(hidden_layers)> 0 else n_factors2, out_features=1) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()网络层是什么样的

这是一个使用PyTorch实现的深度神经网络模型，包含了用户和物品的嵌入层，以及多个全连接的隐藏层和一个输出层。具体来说，模型首先使用Embedding层将用户和物品的ID编码转换成对应的向量表示，然后将这些向量进行...
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系统移植工具集：镜像、工具链及其他必备软件包

资源摘要信息:"系统移植文件包通常包含了操作系统的核心映像、编译和开发所需的工具链以及其他辅助工具，这些组件共同作用，使得开发者能够在新的硬件平台上部署和运行操作系统。" 系统移植文件包是软件开发和嵌入式系统设计中的一个重要概念。在进行系统移植时，开发者需要将操作系统从一个硬件平台转移到另一个硬件平台。这个过程不仅需要操作系统的系统镜像，还需要一系列工具来辅助整个移植过程。下面将详细说明标题和描述中提到的知识点。 **系统镜像** 系统镜像是操作系统的核心部分，它包含了操作系统启动、运行所需的所有必要文件和配置。在系统移植的语境中，系统镜像通常是指操作系统安装在特定硬件平台上的完整副本。例如，Linux系统镜像通常包含了内核（kernel）、系统库、应用程序、配置文件等。当进行系统移植时，开发者需要获取到适合目标硬件平台的系统镜像。 **工具链** 工具链是系统移植中的关键部分，它包括了一系列用于编译、链接和构建代码的工具。通常，工具链包括编译器（如GCC）、链接器、库文件和调试器等。在移植过程中，开发者使用工具链将源代码编译成适合新硬件平台的机器代码。例如，如果原平台使用ARM架构，而目标平台使用x86架构，则需要重新编译源代码，生成可以在x86平台上运行的二进制文件。 **其他工具** 除了系统镜像和工具链，系统移植文件包还可能包括其他辅助工具。这些工具可能包括： - 启动加载程序（Bootloader）：负责初始化硬件设备，加载操作系统。 - 驱动程序：使得操作系统能够识别和管理硬件资源，如硬盘、显卡、网络适配器等。 - 配置工具：用于配置操作系统在新硬件上的运行参数。 - 系统测试工具：用于检测和验证移植后的操作系统是否能够正常运行。 **文件包** 文件包通常是指所有这些组件打包在一起的集合。这些文件可能以压缩包的形式存在，方便下载、存储和传输。文件包的名称列表中可能包含如下内容： - 操作系统特定版本的镜像文件。 - 工具链相关的可执行程序、库文件和配置文件。 - 启动加载程序的二进制代码。 - 驱动程序包。 - 配置和部署脚本。 - 文档说明，包括移植指南、版本说明和API文档等。 在进行系统移植时，开发者首先需要下载对应的文件包，解压后按照文档中的指导进行操作。在整个过程中，开发者需要具备一定的硬件知识和软件开发经验，以确保操作系统能够在新的硬件上正确安装和运行。 总结来说，系统移植文件包是将操作系统和相关工具打包在一起，以便于开发者能够在新硬件平台上进行系统部署。了解和掌握这些组件的使用方法和作用是进行系统移植工作的重要基础。