详细解释一下weight = th.softmax(weight.float(), dim=-1).type(weight.dtype) a = th.einsum("bts,bcs->bct", weight, v) return a.reshape(bs, -1, length)

时间: 2023-04-08 16:03:51 浏览: 124
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求重量计算

这段代码是一个注意力机制的实现，其中weight是一个softmax函数的输出，用于计算每个输入向量的权重，v是输入向量，a是加权后的输出向量。具体实现是通过使用einsum函数进行矩阵乘法和reshape函数进行形状变换。
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这段代码什么意思# 得出注意力分数 weight = torch.nn.Softmax(dim=2)(weight) if self.hard != 0: # hard mode weight = torch.where(weight > self.hard, weight, torch.full_like(weight, 0)) if mean: weight = weight.mean(dim=1) weight = weight.unsqueeze(1) weight = weight.repeat(1, hidden_dim, 1) weight = weight.transpose(2, 1) # 将注意力分数作用在输入值上 features_attention = weight * features

这段代码的意思是，首先通过 softmax 函数将注意力分数进行归一化，然后根据设定的 hard 参数进行二值化，从而获得一个更加稀疏的注意力权重矩阵。接着，如果 mean 参数为 True，则对注意力权重矩阵进行平均池化，并...

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()

这段代码是一个模型的初始化方法。根据self.model_type的值，当其等于'AdaRNN'时，会创建一...self.softmax是一个softmax函数，用于对张量进行softmax操作。最后，调用self.init_layers()方法进行模型的初始化。

逐行解释这段代码def process_gate_weight(self, out, index): x_s = out[0: int(out.shape[0]//2)] x_t = out[out.shape[0]//2: out.shape[0]] x_all = torch.cat((x_s, x_t), 2) x_all = x_all.view(x_all.shape[0], -1) weight = torch.sigmoid(self.bn_lst[index]( self.gate[index](x_all.float()))) weight = torch.mean(weight, dim=0) res = self.softmax(weight).squeeze() return res

逐行解释这段代码： 1. def process_gate_weight(self, out, index):：这是一个方法定义，接受out和index作为输入参数。 2. x_s = out[0: int(out.shape[0]//2)]：将out张量的前一半部分赋值给变量x_s...

def process_gate_weight(self, out, index): x_s = out[0: int(out.shape[0]//2)] x_t = out[out.shape[0]//2: out.shape[0]] x_all = torch.cat((x_s, x_t), 2) x_all = x_all.view(x_all.shape[0], -1) weight = torch.sigmoid(self.bn_lst[index]( self.gate[index](x_all.float()))) weight = torch.mean(weight, dim=0) res = self.softmax(weight).squeeze() return res

这个方法是用来处理门控权重的。它接收一个输出张量out和一个索引index作为输入。...通过对门控权重进行sigmoid函数和均值操作，并使用softmax函数进行归一化，最后将结果压缩成一维张量，并返回该张量作为结果。

这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)

这段代码中存在一个错误。在for循环中，代码更新了变量b，但是在更新... b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1) # 进行softmax操作 这样修改后，该段代码的功能应该能够正常运行。

Focal loss代码如下：class FocalLoss(nn.Module): def init(self, alpha=1, gamma=2, weight=None): super(FocalLoss, self).init() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: log_probs = F.log_softmax(x, dim=-1) probs = torch.exp(log_probs) focal_loss = -self.alpha * (torch.pow((1 - probs), self.gamma)) * log_probs loss = torch.sum(target * focal_loss, dim=-1) return loss.mean() LDAM loss 代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) LMF loss 是Focal loss 和LDAM loss两个损失函数的加权求和，请用pytorch代码实现LMF损失函数并在模型训练中使用

self.focal_loss = FocalLoss(alpha=alpha, gamma=gamma, weight=weight) self.ldam_loss = LDAMLoss(cls_num_list, max_m=max_m, weight=weight, s=s) self.alpha = alpha self.beta = beta def forward(self...

Focal loss代码如下：class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, weight=None): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: log_probs = F.log_softmax(x, dim=-1) probs = torch.exp(log_probs) focal_loss = -self.alpha * (torch.pow((1 - probs), self.gamma)) * log_probs loss = torch.sum(target * focal_loss, dim=-1) return loss.mean() LDAM loss 代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) LMF loss 是Focal loss 和LDAM loss两个损失函数的加权求和，请用pytorch代码实现LMF损失函数

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float weight1[8][8]; float bias1[8]; float weight2[8][4]; float bias2[4]; float weight3[4][2]; float bias3[2]; }; // 模型初始化 struct DNN_model DNN_model_init() { struct DNN_model model; // ...
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