解释下面代码def dropout_layer(X, dropout): assert 0 <= dropout <= 1 #assert(断言),判断assert后的表达式是否为true,若为true就继续执行下面的代码,若为false,则触发异常 # 在本情况中,所有元素都被丢弃 if dropout == 1: return torch.zeros_like(X) # 在本情况中,所有元素都被保留 if dropout == 0: return X mask = (torch.rand(X.shape) > dropout).float() #rand是随机0-1的均匀分布,randn是正态分布 #这里是做一个和X.shape相同的mask,把满足条件(>dropout)的地方的值变成1.0 return mask * X / (1.0 - dropout)
时间: 2024-04-07 10:31:48 浏览: 16
这段代码实现了一个dropout层,用于在神经网络中进行正则化,防止过拟合。具体解释如下:
函数名:dropout_layer(X, dropout)
参数:
X:输入张量,形状为(batch_size, input_size)
dropout:保留输入元素的概率,应该是一个0到1之间的浮点数
返回值:
dropout后的输出张量,形状与输入张量相同
函数实现:
第1行:断言dropout的值在0到1之间,如果不在该范围内,会触发AssertionError异常
第3-4行:如果dropout等于1,那么所有元素都应该被丢弃,因此函数返回一个形状和X相同的全0张量
第6-7行:如果dropout等于0,那么所有元素都应该被保留,因此函数直接返回输入张量X
第9行:生成一个形状和X相同的掩码张量mask,其中每个元素的值为0或1,表示该位置的元素是否要被保留
第10行:如果某个位置的值大于dropout,那么保留该位置的元素,将该位置的mask设置为1.0;反之,将该位置的mask设置为0.0
第11行:将输入张量X和掩码张量mask进行元素乘法,保留mask为1.0的元素,同时将结果除以(1.0-dropout),以保证期望值不变
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class CellTrack_GNN(EedgePath_MPNN): def __init__(self, in_channels: int, hidden_channels: int, in_edge_channels: int, hidden_edge_channels_linear: int, hidden_edge_channels_conv: int, num_layers: int, num_nodes_features: int, dropout: float = 0.0, act: Optional[Callable] = ReLU(inplace=True), norm: Optional[torch.nn.Module] = None, jk: str = 'last', **kwargs): super().__init__(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_linear, num_layers, dropout, act, norm, jk) assert in_edge_channels == hidden_edge_channels_linear[-1] in_edge_dims = in_edge_channels + num_nodes_features * in_channels + 1 self.convs.append(PDNConv(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs)) self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout)) for _ in range(1, num_layers): self.convs.append( PDNConv(hidden_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs)) self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout))
这段代码定义了一个名为CellTrack_GNN的类,该类继承自EedgePath_MPNN类。在类的构造函数`__init__`中,有一系列参数用于初始化模型的各个组件。
- `in_channels`、`hidden_channels`、`in_edge_channels`、`hidden_edge_channels_linear`、`hidden_edge_channels_conv`、`num_layers`、`num_nodes_features`、`dropout`、`act`、`norm`和`jk`等是构建图神经网络所需的参数。
- `super().__init__(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_linear, num_layers, dropout, act, norm, jk)`调用了父类EedgePath_MPNN的构造函数,初始化了一些基本的组件。
- `in_edge_dims = in_edge_channels + num_nodes_features * in_channels + 1`计算了输入边特征的维度。
- `self.convs.append(PDNConv(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs))`将一个PDNConv层对象添加到self.convs列表中,用于对节点特征进行卷积操作。
- `self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout))`将一个MLP层对象添加到self.fcs列表中,用于对输入边特征进行全连接操作。
- 然后使用循环,根据num_layers的值,依次添加PDNConv和MLP层对象到self.convs和self.fcs列表中,构建图神经网络的层数。
通过这些组件的初始化,CellTrack_GNN类可以进行图神经网络的前向传播操作。
assert(lambd==0 or keep_prob==1)
这段代码是一个断言语句,用于检查两个变量的值是否符合预期。在这里,断言检查的是当 `lambd` 的值为 0 时,`keep_prob` 的值必须为 1。如果断言失败,程序会抛出一个 AssertionError 异常。这样做的目的是确保模型在使用 dropout 正则化时,只有 `lambd` 或 `keep_prob` 中的一个参数生效,而另一个必须设置为默认值。