class SelfAttention(nn.Module): def init(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv2d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): # print("x=", 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)这是我的自注意力模块，却提示我： File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 91, in forward y = self.fc1(y) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 423, in forward return self._conv_forward(input, self.weight) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 419, in _conv_forward return F.conv2d(input, weight, self.bias, self.stride, RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [256, 1024, 1, 1], but got 3-dimensional input of size [16, 1, 1] instead，你知道是为什么吗？该如何解决？你可以给我提供详细的解决代码和注释吗？

时间: 2023-11-19 07:05:56 浏览: 128
这个错误提示说期望输入是4维的，但你提供的是3维的。这是因为在你的自注意力模块中，输入 `x` 的维度是 `(batch_size, channels, n)`，而在执行 `y = self.avg_pool(x)` 操作后，`y` 的维度会变成 `(batch_size, channels, 1, 1)`，这时你需要将 `y` 的维度再变回 `(batch_size, channels, n)`。可以使用 `torch.squeeze()` 函数来实现这个操作。 解决代码如下： ``` class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv2d(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) # 将 y 的维度变回 (batch_size, channels, n) y = y.squeeze(dim=-1).squeeze(dim=-1) return x * y.unsqueeze(dim=-1).expand_as(x) ``` 注释已经加上了，希望能够帮到你。
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class TemporalBlock(nn.Module): """ Temporal block with the following layers: - 2x3x3, 1x3x3, spatio-temporal pyramid pooling - dropout - skip connection. """ def __init__(self, in_channels, out_channels=None, use_pyramid_pooling=False, pool_sizes=None): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.half_channels = in_channels // 2 self.out_channels = out_channels or self.in_channels self.kernels = [(2, 3, 3), (1, 3, 3)] # Flag for spatio-temporal pyramid pooling self.use_pyramid_pooling = use_pyramid_pooling # 3 convolution paths: 2x3x3, 1x3x3, 1x1x1 self.convolution_paths = [] for kernel_size in self.kernels: self.convolution_paths.append( nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels), CausalConv3d(self.half_channels, self.half_channels, kernel_size=kernel_size), ) ) self.convolution_paths.append(conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels)) self.convolution_paths = nn.ModuleList(self.convolution_paths) agg_in_channels = len(self.convolution_paths) * self.half_channels if self.use_pyramid_pooling: assert pool_sizes is not None, "setting must contain the list of kernel_size, but is None." reduction_channels = self.in_channels // 3 self.pyramid_pooling = PyramidSpatioTemporalPooling(self.in_channels, reduction_channels, pool_sizes) agg_in_channels += len(pool_sizes) * reduction_channels # Feature aggregation self.aggregation = nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(agg_in_channels, self.out_channels),) if self.out_channels != self.in_channels: self.projection = nn.Sequential( nn.Conv3d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, bias=False), nn.BatchNorm3d(self.out_channels), ) else: self.projection = None网络结构是什么？

TemporalBlock 的输入通道数为 in_channels，输出通道数为 out_channels（如果未指定，则默认与输入通道数相同），通过 kernels 参数定义了 3 个卷积核的大小，其中前两个卷积路径使用 2x3x3 和 1x3x3 卷积核，第三...

SelfAttention(channel_out)该语句的作用是什么，我知道这个类的定义是：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)

这行代码的作用是用一个全连接层（fc1）来对输入的特征进行降维，然后通过ReLU激活函数进行非线性变换，再用另一个全连接层...因此，类SelfAttention的作用是实现一个自注意力机制，用于对输入数据进行特征提取和加权。

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) # print("in_channels", in_channels) 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) print("y.shape=", y.shape) # print("in_channels", in_channels) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)我想在这个类中实现将传入的参数进行打印，你可以给我详细的代码吗？

self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): print("x.shape:", x.shape) b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) ...

这是类的定义：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)；而这是使用该类时的语句SelfAttention(channel_out)，所以该语句是将channel_out传递给类中的in_channels吗？

在实例化SelfAttention类时，你需要传递一个in_channels参数，它将被用作输入张量x的通道数。在你的代码中，你使用channel_out来实例化SelfAttention类，因此channel_out将被传递给in_channels。在...

这是类的定义，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)，而这是使用该类的位置：self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, channel_out=channel_out ), SelfAttention(channel_out=channel_out) ) )，但是运行时报错：File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 125, in __init__ SelfAttention(channel_out=channel_out) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'channel_out'，为什么呢？如何解决

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, channel_out, 1, bias=False) self.sigmoid...

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)该类在使用时需要传递哪个参数，调用的语句应该是什么样子的？

self_attention = SelfAttention(in_channels, reduction) output = self_attention(x) 其中，x 是输入张量，大小为 (batch_size, in_channels, sequence_length)，in_channels 是输入张量的通道数，...

我知道这个类的定义是：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)，那么SelfAttention(channel_out)这个语句的作用是什么？

这个语句的作用是创建一个SelfAttention模块的实例，其中输入参数channel_out是指SelfAttention模块的输出通道数。实例化后，可以将其作为一个层来添加到神经网络中，以增强模型对输入数据的理解和表达能力。例如： ...

import torch import torch.nn as nn from pointnet2_lib.pointnet2.pointnet2_modules import PointnetFPModule, PointnetSAModuleMSG from lib.config import cfg 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) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]中的 SA_modules的forward函数接受几个参数，为什么

SA_modules的forward函数接受两个参数：l_xyz和l_features。其中，l_xyz是一个列表，包含每个SA层的点云位置信息，l_features是一个列表，包含每个SA层的特征信息。在每个SA层中，输入的点云信息会被分割成多个局部...

class SqueezeExcitation(nn.Module): """ adaptively recalibrates channel-wise feature responses by explicitly modelling interdependencies between channels. See: https://arxiv.org/abs/1709.01507 """ def __init__(self, channels, reduction=8): super().__init__() reduced = int(math.ceil(channels / reduction)) self.squeeze = nn.Conv2d(channels, reduced, 1) self.excite = nn.Conv2d(reduced, channels, 1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): y = F.avg_pool2d(x, x.shape[2:]) y = self.relu(self.squeeze(y)) y = torch.sigmoid(self.excite(y)) return x * y def WithSE(conv_block, reduction=8): def make_block(c_in, c_out, **kwargs): return nn.Sequential( conv_block(c_in, c_out, **kwargs), SqueezeExcitation(c_out, reduction=reduction) ) make_block.__name__ = f"WithSE({conv_block.__name__})" return make_block是什么意思

2. 在 __init__ 方法中，接收输入通道数 channels 和压缩比例 reduction（默认为 8）作为参数。 3. 根据压缩比例计算出压缩后的通道数 reduced，使用 1x1 的卷积操作将输入通道数压缩为 reduced。 4. ...

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

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...
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资源摘要信息: "最新惠普P1020Plus官方驱动" 1. 惠普 LaserJet P1020 Plus 激光打印机概述： 惠普 LaserJet P1020 Plus 是惠普公司针对家庭、个人办公以及小型办公室(SOHO)市场推出的一款激光打印机。这款打印机的设计注重小巧体积和便携操作，适合空间有限的工作环境。其紧凑的设计和高效率的打印性能使其成为小型企业或个人用户的理想选择。 2. 技术特点与性能： - 预热技术：惠普 LaserJet P1020 Plus 使用了0秒预热技术，能够极大减少打印第一张页面所需的等待时间，首页输出时间不到10秒。 - 打印速度：该打印机的打印速度为每分钟14页，适合处理中等规模的打印任务。 - 月打印负荷：月打印负荷高达5000页，保证了在高打印需求下依然能稳定工作。 - 标配硒鼓：标配的2000页打印硒鼓能够为用户提供较长的使用周期，减少了更换耗材的频率，节约了长期使用成本。 3. 系统兼容性： 驱动程序支持的操作系统包括 Windows Vista 64位版本。用户在使用前需要确保自己的操作系统版本与驱动程序兼容，以保证打印机的正常工作。 4. 市场表现： 惠普 LaserJet P1020 Plus 在上市之初便获得了市场的广泛认可，创下了百万销量的辉煌成绩，这在一定程度上证明了其可靠性和用户对其性能的满意。 5. 驱动程序文件信息： 压缩包内包含了适用于该打印机的官方驱动程序文件 "lj1018_1020_1022-HB-pnp-win64-sc.exe"。该文件是安装打印机驱动的执行程序，用户需要下载并运行该程序来安装驱动。 另一个文件 "jb51.net.txt" 从命名上来看可能是一个文本文件，通常这类文件包含了关于驱动程序的安装说明、版本信息或是版权信息等。由于具体内容未提供，无法确定确切的信息。 6. 使用场景： 由于惠普 LaserJet P1020 Plus 的打印速度和负荷能力，它适合那些需要快速、频繁打印文档的用户，例如行政助理、会计或小型法律事务所。它的紧凑设计也使得这款打印机非常适合在桌面上使用，从而不占用过多的办公空间。 7. 后续支持与维护： 用户在购买后可以通过惠普官方网站获取最新的打印机驱动更新以及技术支持。在安装新驱动之前，建议用户先卸载旧的驱动程序，以避免版本冲突或不必要的错误。 8. 其它注意事项： - 用户在使用打印机时应注意按照官方提供的维护说明定期进行清洁和保养，以确保打印质量和打印机的使用寿命。 - 如果在打印过程中遇到任何问题，应先检查打印机设置、驱动程序是否正确安装以及是否有足够的打印纸张和墨粉。 综上所述，惠普 LaserJet P1020 Plus 是一款性能可靠、易于使用的激光打印机，特别适合小型企业或个人用户。正确的安装和维护可以确保其稳定和高效的打印能力，满足日常办公需求。
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数字电路实验技巧：10大策略，让你的实验效率倍增！

![数字电路实验技巧：10大策略，让你的实验效率倍增！](https://avatars.dzeninfra.ru/get-zen_doc/3964212/pub_5f76d5f2109e8f703cdee289_5f76f3c10d5f8951c997167a/scale_1200) # 摘要 本论文详细介绍了数字电路实验的基础理论、设备使用、设计原则、实践操作、调试与故障排除以及报告撰写与成果展示。首先探讨了数字电路实验所需的基本理论和实验设备的种类与使用技巧，包括测量和故障诊断方法。接着，深入分析了电路设计的原则，涵盖设计流程、逻辑简化、优化策略及实验方案的制定。在实践操作章节中，具体