x.view(in_size, -1)

这行代码是用来改变张量 x 的形状的，其中 in_size 是一个整数，表示张量的第一个维度的大小，-1 表示让 PyTorch 自动推断第二个维度的大小。具体来说，如果 x 的形状是 (a, b, c)，那么 x.view(in_size, -1) 将会把它变成形状为 (in_size, b*c/a) 的张量。这个操作常用于将多维张量展平成一维向量，或者将一维向量转换成多维张量。

相关问题

if self.shift_size > 0: # calculate attention mask for SW-MSA H, W = self.input_resolution img_mask = torch.zeros((1, H, W, 1)) # 1 H W 1 h_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) w_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) cnt = 0 for h in h_slices: for w in w_slices: img_mask[:, h, w, :] = cnt cnt += 1 mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size) # nW, window_size, window_size, 1 mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size) attn_mask = mask_windows.unsqueeze(1) - mask_windows.unsqueeze(2) attn_mask = attn_mask.masked_fill(attn_mask != 0, float(-100.0)).masked_fill(attn_mask == 0, float(0.0)) else: attn_mask = None

这段代码是 ChitGPT 中的一部分，用于实现基于滑动窗口的多尺度自注意力机制（SW-MSA）。主要是计算用于掩盖不相关像素的注意力掩码。如果 shift_size 大于 0，就会生成一个大小为 H x W 的图像掩码，然后将其分成若干个大小为 window_size x window_size 的窗口。对于每对窗口，将它们的编号相减，并用 -100.0 填充非零元素的位置，用 0.0 填充零元素的位置，生成一个注意力掩码。如果 shift_size 等于 0，则不需要掩码。

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 定义RBF神经网络的类 class RBFNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RBFNetwork, self).__init__() # 初始化输入层，隐含层，输出层的节点数 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重矩阵和偏置向量 self.W1 = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size)) # 输入层到隐含层的权重矩阵 self.b1 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size)) # 隐含层的偏置向量 self.W2 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size)) # 隐含层到输出层的权重矩阵 self.b2 = nn.Parameter(torch.randn(output_size)) # 输出层的偏置向量 def forward(self,x): # 前向传播过程 x = torch.from_numpy(x).float() # 将输入向量转换为张量 x = x.view(-1, self.input_size) # 调整输入向量的形状，使其与权重矩阵相匹配 h = torch.exp(-torch.cdist(x, self.W1.t()) + self.b1) # 计算隐含层的输出值，使用高斯径向基函数作为激活函数 y = F.linear(h, self.W2.t(), self.b2) # 计算输出层的输出值，使用线性函数作为激活函数 return y #定义pid控制器 class Pid(): def __init__(self, exp_val, kp, ki, kd): self.KP = kp self.KI = ki self.KD = kd self.exp_val = exp_val self.now_val = 0 self.sum_err = 0 self.now_err = 0 self.last_err = 0 def cmd_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.now_val def err_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.p_err = self.exp_val - self.now_val self.i_err = self.sum_err self.d_err = self.now_err - self.last_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.p_err, self.i_err, self.d_err rbf_net = RBFNetwork(3,10,4) pid_val = [] #对pid进行初始化，目标值是1000 ，p=0.1 ，i=0.15, d=0.1 A_Pid = Pid(1000, 0.1, 0.1, 0.1) # 然后循环100次把数存进数组中去 for i in range(0, 100): input_vector = np.array(A_Pid.err_pid()) output_vector = rbf_net(input_vector) output_vector = output_vector.reshape(4,1) A_Pid = Pid(1000, output_vector[0], output_vector[1], output_vector[2]) pid_val.append(A_Pid.cmd_pid())

这段代码看起来是一个使用 RBF 神经网络实现 PID 控制的例子。其中，RBF 神经网络的参数由 `RBFNetwork` 类来定义，PID 控制器由 `Pid` 类来定义。在主函数中，先对 PID 控制器进行初始化，然后循环 100 次，每次将 PID 控制器的误差作为 RBF 神经网络的输入，得到输出后再输入回 PID 控制器中更新控制量，并将控制量存入 `pid_val` 数组中。最终 `pid_val` 数组中存储的就是经过 RBF 神经网络控制后的输出。