x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() x = torch.mul(weight_bn, x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()
时间: 2023-10-20 13:00:42 浏览: 141
这段代码是用于实现卷积神经网络中的批量归一化操作。首先,将输入张量x的维度进行调整,使得通道维度(C)在最后一个维度上。然后,对调整后的张量x进行乘法运算,乘以批量归一化层的权重(Weight_BN)。最后,再将张量x的维度调整回来,使得通道维度(C)重新回到第二个维度上。这三个步骤的目的是为了对输入张量x进行批量归一化,从而提升卷积神经网络的性能。
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class Channel_Att(nn.Module): def __init__(self, channels, t=16): super(Channel_Att, self).__init__() self.channels = channels self.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.channels, affine=True) def forward(self, x): residual = x x = self.bn2(x) weight_bn = self.bn2.weight.data.abs() / torch.sum(self.bn2.weight.data.abs()) x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() x = torch.mul(weight_bn, x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous() x = torch.sigmoid(x) * residual # return x
这段代码是一个 PyTorch 模型的定义,它实现了通道注意力机制(Channel Attention)。该模块的输入是一个四维张量 x,其形状为 [batch_size, channels, height, width],其中 channels 是输入特征图的通道数。在该模块中,首先对输入 x 进行了一个批归一化(Batch Normalization)操作,然后计算每个通道的权重,即 weight_bn,通过将权重与输入张量 x 点乘来加强或减弱每个通道的表示能力,最后再将得到的结果与原始输入张量相加并经过 sigmoid 激活函数得到输出。
该模块使用了一个 t 参数,其默认值为 16。该参数的作用是在计算权重时引入一个缩放因子,以控制注意力机制的强度。
def forward(self, x): xyz = x.permute(0, 2, 1) batch_size, _, _ = x.size() # B, D, N x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) # B, D, N x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = x.permute(0, 2, 1) new_xyz, new_feature = sample_and_group(npoint=512, radius=0.15, nsample=32, xyz=xyz, points=x) feature_0 = self.gather_local_0(new_feature) feature = feature_0.permute(0, 2, 1) new_xyz, new_feature = sample_and_group(npoint=256, radius=0.2, nsample=32, xyz=new_xyz, points=feature) feature_1 = self.gather_local_1(new_feature) x = self.pt_last(feature_1) x = torch.cat([x, feature_1], dim=1) x = self.conv_fuse(x) x = F.adaptive_max_pool1d(x, 1).view(batch_size, -1) x = F.leaky_relu(self.bn6(self.linear1(x)), negative_slope=0.2) x = self.dp1(x) x = F.leaky_relu(self.bn7(self.linear2(x)), negative_slope=0.2) x = self.dp2(x) x = self.linear3(x) return x
这段代码是一个PyTorch的神经网络模型的前向传播函数,用于对输入x做推理得到输出结果。该模型为PointNet++,用于处理点云数据。该函数的输入为点云数据x,输出为该点云数据的特征向量表示。具体实现过程中,该模型对点云数据进行了一系列处理,包括对点云数据进行卷积、池化等操作,最终得到点云数据的特征向量表示。
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