用pptsm模型搭建一个视频分类识别的代码
时间: 2024-02-13 14:00:39 浏览: 17
好的,以下是使用 PPTSM 模型搭建视频分类识别的代码示例:
```python
import paddle
import paddle.nn.functional as F
class PPTSMModel(paddle.nn.Layer):
def __init__(self, num_classes):
super(PPTSMModel, self).__init__()
self.embedding = paddle.nn.Embedding(num_embeddings=10000, embedding_dim=128)
self.lstm = paddle.nn.LSTM(input_size=128, hidden_size=128, num_layers=2, direction="bidirectional")
self.fc = paddle.nn.Linear(in_features=256, out_features=num_classes)
def forward(self, inputs):
# inputs 的形状为 [batch_size, num_frames, num_words]
batch_size, num_frames, num_words = inputs.shape
# 将 inputs 变形为 [batch_size*num_frames, num_words]
inputs = paddle.reshape(inputs, shape=[-1, num_words])
# 对每个帧的词嵌入进行求和,得到帧的表示
embed = self.embedding(inputs)
frame_embed = paddle.sum(embed, axis=1)
# 将帧的表示变形为 [batch_size, num_frames, 128]
frame_embed = paddle.reshape(frame_embed, shape=[batch_size, num_frames, -1])
# 对每个帧的表示进行 LSTM 序列建模
lstm_out, (h, c) = self.lstm(frame_embed)
# 对 LSTM 输出进行求平均,得到视频的表示
video_embed = paddle.mean(lstm_out, axis=1)
# 应用 dropout 技术
video_embed = F.dropout(x=video_embed, p=0.5, training=self.training)
# 进行分类
out = self.fc(video_embed)
return out
```
这里的视频数据是一个三维张量,即形状为 `(batch_size, num_frames, num_words)`,其中 `batch_size` 表示批次大小,`num_frames` 表示视频中的帧数,`num_words` 表示每个帧中包含的词汇数。
在模型中,首先通过嵌入层对每个词进行词嵌入,然后对每个帧的词嵌入进行求和,得到帧的表示。接着将帧的表示输入双向 LSTM 层进行序列建模,得到每个帧的输出。为了得到整个视频的表示,我们对 LSTM 输出进行求平均,得到一个形状为 `(batch_size, 256)` 的视频表示。最后,我们应用 dropout 技术,并通过全连接层进行分类。
接下来可以使用该模型进行视频分类识别任务,例如:
```python
model = PPTSMModel(num_classes=10)
inputs = paddle.to_tensor(
[
[[1, 2, 3, 4, 0], [4, 3, 2, 1, 0], [1, 3, 5, 7, 0]],
[[3, 2, 1, 4, 0], [2, 4, 3, 1, 0], [5, 7, 9, 1, 0]],
]
)
outputs = model(inputs)
print(outputs.shape) # (2, 10)
```
这里创建了一个 `PPTSMModel` 实例,其中 `num_classes` 表示分类类别数量。接着构造了一个输入张量 `inputs`,它有两个样本,每个样本有 3 个帧,每个帧有 5 个词,其中 0 表示填充词。最后将 `inputs` 输入模型中,得到了模型的输出张量 `outputs`,它的形状为 `(2, 10)`,表示两个样本分别属于 10 个类别的概率分布。