this.feat_list = Object.keys(response.data.image_info); for (var i = 0; i < this.feat_list.length; i++) { response.data.image_info[this.feat_list[i]][2] = this.feat_list[i]; this.feature_list.push(response.data.image_info[this.feat_list[i]]); } this.feature_list.push(response.data.image_info); this.feature_list_1 = this.feature_list[0]; this.dialogTableVisible = false; this.percentage = 0; this.notice1(); });

这段代码是用JavaScript编写的，它首先使用Object.keys()方法获取response.data.image_info对象的所有键名，然后使用for循环遍历每个键名。在循环中，它将当前键名作为数组的第三个元素添加到response.data.image_info[this.feat_list[i]]数组中，并将该数组添加到this.feature_list数组中。最后，它将整个response.data.image_info对象添加到this.feature_list数组的末尾，并将this.feature_list数组的第一个元素赋值给this.feature_list_1变量。然后，它将this.dialogTableVisible变量设置为false，将this.percentage变量设置为0，最后调用this.notice1()方法。根据上下文，这段代码可能是用于在Vue.js框架中处理响应数据并更新组件的状态。

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class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。这些分类器都是基于输入特征进行分类的，并且使用不同的方法来实现分类功能。此外，该模型还包含了一个MLP网络，用于将输入特征映射到更高维的特征空间中。该模型的输入特征维度为41，输出类别数为5。

class GraphPooling(nn.Module): def __init__(self, pool_type): super(GraphPooling, self).__init__() self.pool_type = pool_type if pool_type == 'mean': self.reduce_func = fn.mean(msg='m', out='h') elif pool_type == 'max': self.reduce_func = fn.max(msg='m', out='h') elif pool_type == 'min': self.reduce_func = fn.min(msg='m', out='h') def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): g.ndata['x'] = feat g.update_all(fn.copy_u('x', 'm'), self.reduce_func) return g.ndata['h']

这段代码定义了一个名为GraphPooling的神经网络模块，用于对图进行池化操作。

在初始化方法__init__中，通过传入参数pool_type来指定池化操作的类型。如果pool_type为'mean'，则使用fn.mean函数进行平均池化；如果pool_type为'max'，则使用fn.max函数进行最大池化；如果pool_type为'min'，则使用fn.min函数进行最小池化。

在forward方法中，输入参数g表示输入的图，feat表示节点的特征表示。在每次前向传播过程中，首先将特征表示feat赋值给图g中的节点数据字段'x'。然后使用g.update_all函数，根据消息传递规则fn.copy_u('x', 'm')将节点特征'x'复制到边上的消息'm'中，并使用预定义的reduce_func对消息进行池化操作。最后，返回经过池化操作后的节点特征'h'。

这个GraphPooling模块可以方便地根据不同的池化类型对输入的图进行池化操作，并提取出整体图的特征表示。