onelayer = [] self.LayerNo = LayerNo for i in range(LayerNo): onelayer.append(BasicBlock())self.fcs = nn.ModuleList(onelayer)

时间: 2024-02-26 11:56:07 浏览: 60
这段代码的完整含义是：定义一个空列表 `onelayer`，然后根据输入的 `LayerNo` 参数循环追加 `LayerNo` 个 `BasicBlock` 实例到 `onelayer` 列表中。最后，将 `onelayer` 列表转换为 `nn.ModuleList` 对象 `self.fcs`，即一个神经网络模型的一层。这段代码通常用于构建神经网络模型中的多层相同结构的网络层。
相关问题

class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.LeakyReLU = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.elu = nn.ELU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): # out = F.ReLU(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) out = out.view(out.size(0), -1) return out 在self.layer4(out)和 self.avgpool(out)之间加CBAM

要在 `self.layer4(out)` 和 `self.avgpool(out)` 之间CBAM模块，可以按照以下步骤进行修改： 首先，导入CBAM模块的相关库： ```python from cbam import CBAM ``` 然后，在ResNet18_2D类中添加CBAM模块： ```python self.cbam = CBAM(512) # 添加CBAM模块，输入通道数为512 ``` 最后，在forward方法中使用CBAM模块： ```python out = self.layer4(out) out = self.cbam(out) # 使用CBAM模块 out = self.avgpool(out) ``` 确保在使用CBAM模块之前，已经定义了CBAM类并导入相应的库。 这样，你就在ResNet18_2D模型中成功添加了CBAM模块。请注意，这仅仅是示例代码，你可能需要根据实际情况自行进行调整和修改。

代码解析： class BasicBlock(nn.Layer): expansion = 1 def init(self, in_channels, channels, stride=1, downsample=None): super().init() self.conv1 = conv1x1(in_channels, channels) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(channels) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = conv3x3(channels, channels, stride) self.bn2 = nn.BatchNorm2D(channels) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): residual = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: residual = self.downsample(x) out += residual out = self.relu(out) return out class ResNet45(nn.Layer): def init(self, in_channels=3, block=BasicBlock, layers=[3, 4, 6, 6, 3], strides=[2, 1, 2, 1, 1]): self.inplanes = 32 super(ResNet45, self).init() self.conv1 = nn.Conv2D( in_channels, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, weight_attr=ParamAttr(initializer=KaimingNormal()), bias_attr=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(32) self.relu = nn.ReLU() self.layer1 = self._make_layer(block, 32, layers[0], stride=strides[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 64, layers[1], stride=strides[1]) self.layer3 = self._make_layer(block, 128, layers[2], stride=strides[2]) self.layer4 = self._make_layer(block, 256, layers[3], stride=strides[3]) self.layer5 = self._make_layer(block, 512, layers[4], stride=strides[4]) self.out_channels = 512 def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: # downsample = True downsample = nn.Sequential( nn.Conv2D( self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, weight_attr=ParamAttr(initializer=KaimingNormal()), bias_attr=False), nn.BatchNorm2D(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for i in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.layer5(x) return x

这是一个 PyTorch 实现的 ResNet 模型，包括 BasicBlock 类和 ResNet45 类。 BasicBlock 类是 ResNet 中的基本模块，由两个卷积层和一个残差连接组成。expansion=1 表示残差连接的扩张率为 1。输入特征图 x 通过 conv1、bn1、relu、conv2、bn2、残差连接和 relu 激活函数后得到输出特征图 out。 ResNet45 类继承自 nn.Layer 类，包含了 ResNet45 模型的结构。该模型包含五个阶段，每个阶段包含若干 BasicBlock 模块。输入特征图先经过一个卷积层、bn1 和 relu 激活函数，然后进入五个阶段，最后输出特征图 x。每个阶段中的 BasicBlock 模块数量由 layers 参数指定，步长由 strides 参数指定。_make_layer 方法用于构建一个阶段，其中 planes 参数表示输出特征图的通道数，stride 参数表示步长。如果步长不为 1 或输入输出特征图通道数不同时，需要进行下采样，即 downsample，downsample 是一个包含 Conv2D 和 BatchNorm2D 的序列。 这个模型的输出特征图通道数为 512，可以用于分类、检测、分割等任务。
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for i in range(self._size - 1, index, -1): # 从后向前挪动元素 self._data[i + 1] = self._data[i] self._data[index] = elem self._size += 1 def _resize(self, new_capacity): old_data = self._data ...

def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1, dilate=False): norm_layer = self._norm_layer downsample = None previous_dilation = self.dilation if dilate: self.dilation *= stride stride = 1 if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: downsample = nn.Sequential( conv1x1(self.inplanes, planes * block.expansion, stride), norm_layer(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample, self.groups, self.base_width, previous_dilation, norm_layer)) self.inplanes = planes * block.expansion for _ in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes, groups=self.groups, base_width=self.base_width, dilation=self.dilation, norm_layer=norm_layer)) return nn.Sequential(*layers)

其中，block 代表网络的基本块，planes 代表输出通道数，blocks 代表构建的基本块数量，stride 代表步长，dilate 代表是否使用膨胀卷积。norm_layer 代表归一化层，downsample 代表下采样层，previous_dilation 代表...

# 输入游戏环境中的一些条件(如敌机位置), 返回要执行的操作 def feed_forward(self, inputs): for i in range(len(inputs)): self.layers[0].neurons[i].biase = inputs[i] prev_layer = self.layers[0] for i in range(len(self.layers)): # 第一层没有weights if i == 0: continue for j in range(len(self.layers[i].neurons)): sum = 0 for k in range(len(prev_layer.neurons)): sum += prev_layer.neurons[k].biase * self.layers[i].neurons[j].weights[k] self.layers[i].neurons[j].biase = sigmoid(sum) prev_layer = self.layers[i] out = [] last_layer = self.layers[-1] for i in range(len(last_layer.neurons)): out.append(last_layer.neurons[i].biase) return out def print_info(self): for layer in self.layers: print(layer) 翻译

1. feed_forward(self, inputs) 方法：输入游戏环境中的一些条件（如敌机位置），返回要执行的操作。该方法会根据输入的条件和神经网络的权重和偏置值计算出神经网络的输出，即要执行的操作。 2. print_info(self) ...

为以下的每句代码做注释：class ResNet(nn.Module): def init(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).init() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

- for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) 构建剩余的基础模块，添加到 layers 列表中。 - return nn.Sequential(*layers) 将 layers 列表中的基础模块打包成一个 ...

class BasicBlock2D(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock2D, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, self.expansion * out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * out_channels) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = F.relu(out) return out # 定义二维ResNet-18模型 class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) # print(out.shape) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out改为用稀疏表示替换全连接层

self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self....

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

然后，它从args参数中获取一些配置信息，如最大节点数（max_nodes）、嵌入维度（emb_dim）、编码器层数（num_layer）和类别数（num_classes）。 接下来，它创建了一个名为atom_encoder的GraphNodeFeature对象，该...

约瑟夫环改错class Node: def __init__(self,data): self.data=data self.next=Noneclass linklist: def __init__(self): self.head=None self.data=None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n = n + 1 return n def addhead(self,data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self,data): node=Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t=self.head n=1 l=self.length() while n<l: n=n+1 t=t.next t.next=node node.next=self.head self.tail=node def delete(self,index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n = n + 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self,data,index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self,a): t=self.head for i in range(a): t=t.next return t.data def form(self,datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1,len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.nextn,p=map(int,input().split(' '))data=[]p=p-1for i in range(1,n+1): data.append(i)print(data)datalist=[]for i in range(len(data)): datalist.append(int(data[i]))link=linklist()link.form(datalist)a=pb=[]while link.length()>0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a=a+p while a>=link.length(): a=a-link.length()print(b)

data = [i for i in range(1, n+1)] print(data) datalist = [] for i in range(len(data)): datalist.append(data[i]) link = LinkList() link.form(datalist) a = p-1 b = [] while link.length() > 0: b....

解释一下这段代码class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=10): super(ResNet, self).__init__() # ResNet 的头部卷积层 self.conv = conv3x3(3, 64, kernel_size=7, stride=2) self.bn = nn.BatchNorm2d(64) self.max_pool = nn.MaxPool2d(3, 2, padding=1) # ResNet 的四个 layer self.layer1 = self.make_layer(block, 64, 256, layers[0]) self.layer2 = self.make_layer(block, 256, 512, layers[1], 2) self.layer3 = self.make_layer(block, 512, 1024, layers[2], 2) self.layer4 = self.make_layer(block, 1024, 2048, layers[3], 2) self.avg_pool = nn.AvgPool2d(3, stride=1, padding=1) # ResNet 的全连接层 self.fc = nn.Linear(math.ceil(img_height / 32) * math.ceil(img_width / 32) * 2048, num_classes) def make_layer(self, block, in_channels, out_channels, blocks, stride=1): downsample = None if (stride != 1): downsample = nn.Sequential( conv3x3(in_channels, out_channels, kernel_size=3,stride=stride), nn.BatchNorm2d(out_channels)) layers = [] layers.append(block(in_channels, out_channels, stride, downsample)) for i in range(1, blocks): layers.append(block(out_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = self.conv(x) out = self.bn(out) out = self.max_pool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avg_pool(out) out = out.view( -1,math.ceil(img_height/32)*math.ceil(img_width/32)*2048) return out

四个卷积块（layer1~layer4）都包括若干个Residual Block（基本块），其中第一个卷积块的输入通道数为64，输出通道数为256，第二个卷积块的输入通道数为256，输出通道数为512，以此类推。全连接层包括一个线性层...

一句一句解释def forward(self, blocks, for_mot=False): blocks = blocks[::-1] fpn_feats = [] for i, block in enumerate(blocks): if i > 0: block = paddle.concat([route, block], axis=1) route = self.fpn_stages[i](block) fpn_feats.append(route) if i < self.num_blocks - 1: route = self.fpn_routes[i](route) route = F.interpolate( route, scale_factor=2., data_format=self.data_format) pan_feats = [fpn_feats[-1], ] route = fpn_feats[-1] for i in reversed(range(self.num_blocks - 1)): block = fpn_feats[i] route = self.pan_routes[i](route) block = paddle.concat([route, block], axis=1) route = self.pan_stages[i](block) pan_feats.append(route) return pan_feats[::-1] @classmethod def from_config(cls, cfg, input_shape): return {'in_channels': [i.channels for i in input_shape], } @property def out_shape(self): return [ShapeSpec(channels=c) for c in self._out_channels]

接着，它遍历了每一个块block，如果当前不是第一个块，就将上一个块的输出和当前块的输出在通道维度上拼接起来，然后将当前块的输出输入到FPN的stage中，得到一个route，将其添加到fpn_feats列表中。如果当前不是...

import pygame import sys class Card(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self, image1, image2, pos): super().__init__() self.image1 = image1 self.image2 = image2 self.image = self.image1 self.rect = self.image.get_rect() self.rect.center = pos self.is_flipped = False def flip(self): self.is_flipped = not self.is_flipped if self.is_flipped: self.image = self.image2 else: self.image = self.image1 def update(self): pass pygame.init() screen = pygame.display.set_mode((800, 600)) pygame.display.set_caption("Card Game") images = [] for i in range(1, 11): image1 = pygame.image.load(f"card{i}.png") image2 = pygame.image.load(f"card{i}_back.png") images.append((image1, image2)) cards = pygame.sprite.Group() for i in range(10): card = Card(images[i][0], images[i][1], ((i % 5) * 150 + 75, (i // 5) * 150 + 75)) cards.add(card) clock = pygame.time.Clock() while True: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN: for card in cards: if card.rect.collidepoint(event.pos): card.flip() screen.fill((255, 255, 255)) cards.update() cards.draw(screen) pygame.display.update() clock.tick(60)

这是一个使用 Pygame 库制作的简单的翻牌游戏示例代码。程序首先导入 Pygame 和 sys 模块，然后定义了一个 Card 类，表示一张卡牌，其中包括两个图片和位置信息等属性。Card 类还定义了 flip() 方法用于翻牌，并在 ...

以下交叉程序有什么错误： def crossover(self):# 交叉操作,交叉所有个体的第j维 pop=self.pop Xx = self.Xx Xs = self.Xs u = [[] for i in range(self.NP)] r = random.sample(range(0, self.NP), 1)[0] for j in range(self.D): cr = np.random.rand() # tem = [] if cr <= self.CR or j == r: for k in range(len(pop)): u[k].append(self.vec[k][j]) # 添加所有个体的第j维 else: for k in range(len(pop)): u[k].append(pop[k][j])

这段代码的缩进似乎有些问题，无法确定 self.vec 和 pop 这些变量的来源。但是从代码中可以看出这是一个差分进化算法的交叉操作，它的基本思路是：对于每个个体，随机选择另外两个个体，生成新的个体，其中一...

class UNet3plus(tnn.Module) : """UNET3+ autoencoder for semantic segmentation.""" def __init__(self, n_classes = 2, in_channels = 3, depth = 3, first_output_channels = 8, upwards_feature_channels = 16, sideways_mask_shape = [200,200]): super().__init__() input_layer = ULayerDown(in_channels,first_output_channels) down_layers = [ULayerDown(first_output_channels*2**i,first_output_channels*2**(i+1)) for i in range(depth-1)] down_layers.append(ULayerDown(first_output_channels*2**(depth-1),upwards_feature_channels)) down_layers.insert(0,input_layer) self.seqdown = tnn.Sequential(*down_layers) up_layers = [] for i in range(depth) : up_layers.append(ULayerUp(upwards_feature_channels, n_classes, mask_shape = sideways_mask_shape, connected_nodes= down_layers[:depth-1-i]+ up_layers )) self.sequp = tnn.Sequential(*up_layers) self.classifier = ClassificationArm(upwards_feature_channels,n_classes) self.last_layer = tnn.Conv2d(upwards_feature_channels,n_classes,3,padding=1) self._side_mask_shape = sideways_mask_shape self.presence_prediction = None def forward(self,X): Y = tnn.functional.normalize(X,dim=1) Y = self.seqdown(Y) Y = tnn.Upsample(scale_factor=2)(Y) self.presence_prediction = self.classifier(Y) Y = self.sequp(Y) for layer in self.sequp : layer.side_mask_output *= self.presence_prediction.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) Y = self.last_layer(Y) Y*= self.presence_prediction.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) Y = tnn.Upsample(X.shape[-2:])(Y) return tnn.Softmax(dim=1)(Y)

- 构造函数__init__接受一些参数，包括类别数(n_classes)、输入通道数(in_channels)、深度(depth)、第一个输出通道数(first_output_channels)、向上特征通道数(upwards_feature_channels)和侧面掩码形状...

def _make_denseblock(self, block, blocks): layers = [] for i in range(blocks): # Currently we fix the expansion ratio as the default value layers.append(block(self.inplanes, growthRate=self.growthRate, dropRate=self.dropRate)) self.inplanes += self.growthRate return nn.Sequential(*layers) def _make_transition(self, compressionRate): inplanes = self.inplanes outplanes = int(math.floor(self.inplanes // compressionRate)) self.inplanes = outplanes return transition_2D(inplanes, outplanes)

_make_denseblock 函数的作用是生成若干个 Dense Block，每个 Dense Block 中包含了若干个相同的神经网络层，每个神经网络层的输入都是前面所有层的输出的拼接，这样可以使得信息传递更加充分。_make_transition...

翻译代码： best_net = None for gen in range(self.generations): parents = [] for i in range(self.pop_size): idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])] parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])] parents.append((parent1, parent2))

for i in range(self.pop_size): idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=...

这里的适应度值是什么？： def swap_mutation(self,p1): D = len(p1) c1 = p1.copy() r = np.random.uniform(size=D) for idx1, val in enumerate(p1): if r[idx1] <= self.pm: idx2 = np.random.choice(np.delete(np.arange(D), idx1)) c1[idx1], c1[idx2] = c1[idx2], c1[idx1] return c1 def Elite(self): Fit=dict(enumerate(self.Fit)) Fit=list(sorted(Fit.items(),key=lambda x:x[1])) idx=[] for i in range(self.N_elite): idx.append(Fit[i][0]) return idx # 选择 def Select(self): idx1=self.Elite() Fit = [] for i in range(len(self.Fit)): fit = 1 / self.Fit[i] Fit.append(fit) Fit = np.array(Fit) idx = np.random.choice(np.arange(len(self.Fit)), size=len(self.Fit)-self.N_elite, replace=True, p=(Fit) / (Fit.sum())) Pop=[] idx=list(idx) idx.extend(idx1) for i in idx: Pop.append(self.Pop[i]) self.Pop=Pop def decode(self,Ci): self.rjsp = RJSP(n, m, agv_num, PT, MT, agv_trans, m) self.rjsp.reset() for i in Ci: self.rjsp.VAA_decode(i) return self.rjsp.C_max def fitness(self): self.Fit=[] for Pi in self.Pop: self.Fit.append(self.decode(Pi))

这里的适应度值是指在解码后，对每个个体(Pop中的一个元素)求解得到的目标函数值(C_max)的倒数。可以看到在fitness函数中，对于每个个体，都先进行了解码操作，然后计算对应的目标函数值，最后将其倒数作为适应度值...

class ResidualBlock(nn.Module): def init(self, in_channels, out_channels, dilation): super(ResidualBlock, self).init() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU() ) self.attention = nn.Sequential( nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.Sigmoid() ) self.downsample = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) if in_channels != out_channels else None def forward(self, x): residual = x out = self.conv(x) attention = self.attention(out) out = out * attention if self.downsample: residual = self.downsample(residual) out += residual return out class VMD_TCN(nn.Module): def init(self, input_size, output_size, n_k=1, num_channels=16, dropout=0.2): super(VMD_TCN, self).init() self.input_size = input_size self.nk = n_k if isinstance(num_channels, int): num_channels = [num_channels*(2**i) for i in range(4)] self.layers = nn.ModuleList() self.layers.append(nn.utils.weight_norm(nn.Conv1d(input_size, num_channels[0], kernel_size=1))) for i in range(len(num_channels)): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_channels[i-1] if i > 0 else num_channels[0] out_channels = num_channels[i] self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) self.pool = nn.AdaptiveMaxPool1d(1) self.fc = nn.Linear(num_channels[-1], output_size) self.w = nn.Sequential(nn.Conv1d(num_channels[-1], num_channels[-1], kernel_size=1), nn.Sigmoid()) # 特征融合 门控系统 # self.fc1 = nn.Linear(output_size * (n_k + 1), output_size) # 全部融合 self.fc1 = nn.Linear(output_size * 2, output_size) # 只选择其中两个融合 self.dropout = nn.Dropout(dropout) # self.weight_fc = nn.Linear(num_channels[-1] * (n_k + 1), n_k + 1) # 置信度系数，对各个结果加权平均 软投票思路 def vmd(self, x): x_imfs = [] signal = np.array(x).flatten() # flatten()必须加上 否则最后一个batch报错size不匹配！ u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha=512, tau=0, K=self.nk, DC=0, init=1, tol=1e-7) for i in range(u.shape[0]): imf = torch.tensor(u[i], dtype=torch.float32) imf = imf.reshape(-1, 1, self.input_size) x_imfs.append(imf) x_imfs.append(x) return x_imfs def forward(self, x): x_imfs = self.vmd(x) total_out = [] # for data in x_imfs: for data in [x_imfs[0], x_imfs[-1]]: out = data.transpose(1, 2) for layer in self.layers: out = layer(out) out = self.pool(out) # torch.Size([96, 56, 1]) w = self.w(out) out = w * out # torch.Size([96, 56, 1]) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) total_out.append(out) total_out = torch.cat(total_out, dim=1) # 考虑w1total_out[0]+ w2total_out[1],在第一维，权重相加得到最终结果，不用cat total_out = self.dropout(total_out) output = self.fc1(total_out) return output优化代码

self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) 4. 不建议在forward()函数中使用numpy数组，应该使用PyTorch张量来保证代码的可重复性和GPU加速。例如，将self.vmd(x)中的...

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