class ShiftModule(nn.Module): def __init__(self, input_channels, n_segment=8,n_div=8, mode='shift'): super(ShiftModule, self).__init__() self.input_channels = input_channels self.n_segment = n_segment self.fold_div = n_div self.fold = self.input_channels // self.fold_div self.conv = nn.Conv1d(self.fold_div*self.fold, self.fold_div*self.fold, kernel_size=3, padding=1, groups=self.fold_div*self.fold, bias=False) if mode == 'shift': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:self.fold, 0, 2] = 1 # shift left self.conv.weight.data[self.fold: 2 * self.fold, 0, 0] = 1 # shift right if 2*self.fold < self.input_channels: self.conv.weight.data[2 * self.fold:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'fixed': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'norm': self.conv.weight.requires_grad = True def forward(self, x): nt, c, h, w = x.size() n_batch = nt // self.n_segment x = x.view(n_batch, self.n_segment, c, h, w) x = x.permute(0, 3, 4, 2, 1) # (n_batch, h, w, c, n_segment) x = x.contiguous().view(n_batch*h*w, c, self.n_segment) x = self.conv(x) # (n_batch*h*w, c, n_segment) x = x.view(n_batch, h, w, c, self.n_segment) x = x.permute(0, 4, 3, 1, 2) # (n_batch, n_segment, c, h, w) x = x.contiguous().view(nt, c, h, w) return x

这段代码定义了一个名为ShiftModule的类，继承自nn.Module。它有四个参数：input_channels表示输入的通道数，n_segment表示分段数（默认为8），n_div表示每个分段的通道数（默认为8），mode表示模式（默认为shift）。

在初始化函数中，它首先调用了父类的初始化函数。然后根据输入通道数和每个分段的通道数计算出了分段数和每个分段的折叠数。接着定义了一个1D卷积层，输入通道数为折叠数乘以每个分段的通道数，输出通道数也为这个值，卷积核大小为3，padding为1，groups为折叠数乘以每个分段的通道数，表示每个折叠都有一个卷积核。注意这里没有使用偏置项。

最后根据模式选择是否需要对卷积核进行初始化。如果是shift模式，则将卷积核的权重设置为可训练，并将其全部初始化为0，然后将第一个折叠的第0个通道的第2个位置的权重设置为1。

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class DownConv(nn.Module): def __init__(self, seq_len=200, hidden_size=64, m_segments=4,k1=10,channel_reduction=16): super().__init__() """ DownConv is implemented by stacked strided convolution layers and more details can be found below. When the parameters k_1 and k_2 are determined, we can soon get m in Eq.2 of the paper. However, we are more concerned with the size of the parameter m, so we searched for a combination of parameter m and parameter k_1 (parameter k_2 can be easily calculated in this process) to find the optimal segment numbers. Args: input_tensor (torch.Tensor): the input of the attention layer Returns: output_conv (torch.Tensor): the convolutional outputs in Eq.2 of the paper """ self.m =m_segments self.k1 = k1 self.channel_reduction = channel_reduction # avoid over-parameterization middle_segment_length = seq_len/k1 k2=math.ceil(middle_segment_length/m_segments) padding = math.ceil((k2*self.m-middle_segment_length)/2.0) # pad the second convolutional layer appropriately self.conv1a = nn.Conv1d(in_channels=hidden_size, out_channels=hidden_size // self.channel_reduction, kernel_size=self.k1, stride=self.k1) self.relu1a = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2a = nn.Conv1d(in_channels=hidden_size // self.channel_reduction, out_channels=hidden_size, kernel_size=k2, stride=k2, padding = padding) def forward(self, input_tensor): input_tensor = input_tensor.permute(0, 2, 1) x1a = self.relu1a(self.conv1a(input_tensor)) x2a = self.conv2a(x1a) if x2a.size(2) != self.m: print('size_erroe, x2a.size_{} do not equals to m_segments_{}'.format(x2a.size(2),self.m)) output_conv = x2a.permute(0, 2, 1) return output_conv

这是一个用于实现降采样卷积（DownConv）的PyTorch模型类。在构造函数中，需要指定一些参数，包括序列长度seq_len，隐藏层大小hidden_size，中间段数m_segments，卷积核大小k1和通道缩减channel_reduction。其中，降采样卷积层的实现使用了两个卷积层，第一个卷积层的卷积核大小为k1，步长为k1，将输入张量进行降采样；第二个卷积层的卷积核大小为k2，步长为k2，将第一个卷积层的输出进行进一步的降采样，并按照论文中的公式计算得到输出张量。为了使得第二个卷积层的输出张量大小与中间段数m_segments相等，需要在卷积层中进行适当的padding。在前向传播时，需要将输入张量进行维度变换，使得其可以被卷积层处理，然后将卷积层的输出张量再次进行维度变换，使得其可以作为下一层的输入。如果第二个卷积层的输出张量大小不等于中间段数m_segments，则会输出一条错误信息。

oracle transform=segment_attributes:n的作用

在 Oracle 数据库中，`transform=segment_attributes:n` 是一个用于数据泵导出和导入的选项，用于指定在导出和导入期间如何转换基于表分区的对象。

在导出期间，`transform=segment_attributes:n` 选项将导出数据文件中的对象定义更改为按照新的分区参数进行存储。如果在导入时指定了该选项，则会将分区参数更改为新的值。

具体来说，`transform=segment_attributes:n` 选项将导出/导入过程中的分区参数更改为：

- `n`：表示将基于表分区的对象转换为与导入目标不同的分区参数。

例如，可以使用以下命令将分区表 `my_table` 的分区参数从 `PARTITION_A` 转换为 `PARTITION_B`：

expdp hr DIRECTORY=data_pump_dir DUMPFILE=my_table.dmp TABLES=my_table TRANSFORM=segment_attributes:PARTITION_B

然后，可以使用以下命令将分区表 `my_table` 的分区参数从 `PARTITION_A` 转换为 `PARTITION_B`：

impdp hr DIRECTORY=data_pump_dir DUMPFILE=my_table.dmp TABLES=my_table TRANSFORM=segment_attributes:PARTITION_B