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。
相关问题

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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class DyCAConv(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, kernel_size, stride, reduction=32): super(DyCAConv, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) self.pool_h1 = nn.MaxPool2d((None, 1)) self.pool_w1 = nn.MaxPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride), nn.BatchNorm2d(oup), nn.SiLU()) self.dynamic_weight_fc = nn.Sequential( nn.Linear(inp, 2), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) x_h1 = self.pool_h1(x) x_w1 = self.pool_w1(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w, x_h1, x_w1], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w, _, _ = torch.split(y, [h, w, h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) x_w1 = x_w1.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() a_w1 = self.conv_w(x_w1).sigmoid() # Compute dynamic weights x_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(x) x_avg_pool = x_avg_pool.view(x.size(0), -1) dynamic_weights = self.dynamic_weight_fc(x_avg_pool) out = identity * (dynamic_weights[:, 0].view(-1, 1, 1, 1) * a_w + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_h + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_w1) return self.conv(out)在里面修改一下,换成这个y = torch.cat([x_h+x_h1, x_w+x_w1], dim=2)

def forward(self, data, org_edge_index): x = data.clone().detach() edge_index_sets = self.edge_index_sets device = data.device batch_num, node_num, all_feature = x.shape x = x.view(-1, all_feature).contiguous() gcn_outs = [] for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

class DyCAConv(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, kernel_size, stride, reduction=32): super(DyCAConv, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride), nn.BatchNorm2d(oup), nn.SiLU()) self.dynamic_weight_fc = nn.Sequential( nn.Linear(inp, 2), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() # Compute dynamic weights x_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(x) x_avg_pool = x_avg_pool.view(x.size(0), -1) dynamic_weights = self.dynamic_weight_fc(x_avg_pool) out = identity * (dynamic_weights[:, 0].view(-1, 1, 1, 1) * a_w + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_h) return self.conv(out) 在 self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None))这里继续添加 self.pool_w1 = nn.MaxPool2d((1, None)) self.pool_h1 = nn.MaxPool2d((None, 1))

def init(self, dim, num_heads, kernel_size=3, padding=1, stride=1, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().init() head_dim = dim // num_heads self.num_heads = num_heads self.kernel_size = kernel_size self.padding = padding self.stride = stride self.scale = qk_scale or head_dim**-0.5 self.v = nn.Linear(dim, dim, bias=qkv_bias) self.attn = nn.Linear(dim, kernel_size**4 * num_heads) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=kernel_size, padding=padding, stride=stride) self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=stride, stride=stride, ceil_mode=True) def forward(self, x): B, H, W, C = x.shape v = self.v(x).permute(0, 3, 1, 2) h, w = math.ceil(H / self.stride), math.ceil(W / self.stride) v = self.unfold(v).reshape(B, self.num_heads, C // self.num_heads, self.kernel_size * self.kernel_size, h * w).permute(0, 1, 4, 3, 2) # B,H,N,kxk,C/H attn = self.pool(x.permute(0, 3, 1, 2)).permute(0, 2, 3, 1) attn = self.attn(attn).reshape( B, h * w, self.num_heads, self.kernel_size * self.kernel_size, self.kernel_size * self.kernel_size).permute(0, 2, 1, 3, 4) # B,H,N,kxk,kxk attn = attn * self.scale attn = attn.softmax(dim=-1) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).permute(0, 1, 4, 3, 2).reshape( B, C * self.kernel_size * self.kernel_size, h * w) x = F.fold(x, output_size=(H, W), kernel_size=self.kernel_size, padding=self.padding, stride=self.stride) x = self.proj(x.permute(0, 2, 3, 1)) x = self.proj_drop(x) return x

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