双线性池化多模态融合代码举例

以下是一个使用双线性池化实现多模态融合的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class BilinearPool(nn.Module):
    def __init__(self, input1_dim, input2_dim, output_dim):
        super(BilinearPool, self).__init__()
        self.bilinear_weight = nn.Parameter(torch.Tensor(input1_dim, input2_dim, output_dim))
        self.reset_parameters()

    def reset_parameters(self):
        nn.init.kaiming_uniform_(self.bilinear_weight, a=math.sqrt(5))

    def forward(self, input1, input2):
        out1 = torch.matmul(input1, self.bilinear_weight)
        out2 = torch.matmul(out1, input2.transpose(1, 2))
        out3 = torch.flatten(out2, start_dim=1)
        out4 = torch.sqrt(F.relu(out3))
        out5 = F.normalize(out4, dim=1)
        return out5

class MultimodalNet(nn.Module):
    def __init__(self, image_dim, text_dim, output_dim):
        super(MultimodalNet, self).__init__()
        self.image_fc = nn.Linear(image_dim, output_dim)
        self.text_fc = nn.Linear(text_dim, output_dim)
        self.bilinear_pool = BilinearPool(output_dim, output_dim, output_dim)

    def forward(self, image_input, text_input):
        image_out = F.relu(self.image_fc(image_input))
        text_out = F.relu(self.text_fc(text_input))
        multimodal_out = self.bilinear_pool(image_out.unsqueeze(2), text_out.unsqueeze(2)).squeeze()
        return multimodal_out

在这个例子中，我们定义了一个 `BilinearPool` 类模块，它使用双线性池化来融合两个输入。在 `MultimodalNet` 类中，我们定义了一个输出维度为 `output_dim` 的全连接层来处理图像和文本输入，然后使用 `BilinearPool` 将它们融合起来形成最终的多模态表示。

在 `BilinearPool` 模块中，我们初始化一个可学习的参数矩阵 `self.bilinear_weight`，并在前向传递中使用它来计算输入的双线性池化输出。在 `MultimodalNet` 中，我们将图像和文本输入馈入全连接层中，然后将它们的输出作为 `BilinearPool` 的输入，并将融合后的多模态表示作为最终输出返回。