解释net[1].gamma.reshape((-1,)), net[1].beta.reshape((-1,))

时间: 2024-06-04 12:07:32 浏览: 43
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matlab KPCA函数 - 副本.zip

这行代码是将神经网络中Batch Normalization层的参数gamma和beta展平成一维数组，并输出。Batch Normalization层能够加速神经网络的训练，它对每个batch的数据进行归一化，使得神经网络在训练过程中更加稳定。gamma和beta是Batch Normalization层的可学习参数，gamma用来缩放归一化后的数据，beta用来平移归一化后的数据。因此，这行代码将gamma和beta的值展平成一维数组，方便查看它们在神经网络中的具体数值。
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运行时丢失参数，请优化该行代码“labels = som.labels_map ( eeg_signal.reshape ( -1 , 1 ) ).reshape ( -1 )”

som.random_weights_init(eeg_signal.reshape(-1, 1)) som.train_random(eeg_signal.reshape(-1, 1), 100) # 获取每个数据点所属的聚类标签 labels = [] for data in eeg_signal: winner_coordinates = som.winner...

net = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5), BatchNorm(6, num_dims=4), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), BatchNorm(16, num_dims=4), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(16*4*4, 120), BatchNorm(120, num_dims=2), nn.Sigmoid(), nn.Linear(120, 84), BatchNorm(84, num_dims=2), nn.Sigmoid(), nn.Linear(84, 10)) # 和以前一样，再Fashin-MNIST数据集上训练网络，与6.6几乎完全相同，区别在于学习率大得多 lr, num_epochs, batch_size = 1.0, 10, 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu()) d2l.plt.show() # 从第一个批量规范化层中学到的拉伸参数gamma和偏移参数beta print(net[1].gamma.reshape((-1,)), net[1].beta.reshape((-1,)))

net[1].gamma 表示该层学到的拉伸参数，net[1].beta 表示该层学到的偏移参数。这两个参数的形状都是 (6,)，因为该批量规范化层有 6 个特征图。通过 reshape((-1,)) 将参数的形状变成了 1 维，便于打印输出。

def _fuse_bn_tensor(self, weight, bn): kernel = weight running_mean = bn.running_mean running_var = bn.running_var gamma = bn.weight beta = bn.bias eps = bn.eps std = (running_var + eps).sqrt() t = (gamma / std).reshape(-1, 1, 1, 1) return kernel * t, beta + (0 - running_mean) * gamma / std这段代码是实现什么功能的

这段代码是用来将卷积层的权重矩阵...具体来说，它通过使用 BN 层的统计数据 (running_mean 和 running_var) 对权重进行归一化，然后将 BN 层的 gamma 和 beta 转换成卷积层的权重和偏差，最终返回融合后的卷积层参数。

解释每一句class RepVggBlock(nn.Layer): def init(self, ch_in, ch_out, act='relu', alpha=False): super(RepVggBlock, self).init() self.ch_in = ch_in self.ch_out = ch_out self.conv1 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 3, stride=1, padding=1, act=None) self.conv2 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 1, stride=1, padding=0, act=None) self.act = get_act_fn(act) if act is None or isinstance(act, ( str, dict)) else act if alpha: self.alpha = self.create_parameter( shape=[1], attr=ParamAttr(initializer=Constant(value=1.)), dtype="float32") else: self.alpha = None def forward(self, x): if hasattr(self, 'conv'): y = self.conv(x) else: if self.alpha: y = self.conv1(x) + self.alpha * self.conv2(x) else: y = self.conv1(x) + self.conv2(x) y = self.act(y) return y def convert_to_deploy(self): if not hasattr(self, 'conv'): self.conv = nn.Conv2D( in_channels=self.ch_in, out_channels=self.ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=1) kernel, bias = self.get_equivalent_kernel_bias() self.conv.weight.set_value(kernel) self.conv.bias.set_value(bias) self.delattr('conv1') self.delattr('conv2') def get_equivalent_kernel_bias(self): kernel3x3, bias3x3 = self._fuse_bn_tensor(self.conv1) kernel1x1, bias1x1 = self._fuse_bn_tensor(self.conv2) if self.alpha: return kernel3x3 + self.alpha * self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + self.alpha * bias1x1 else: return kernel3x3 + self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + bias1x1 def _pad_1x1_to_3x3_tensor(self, kernel1x1): if kernel1x1 is None: return 0 else: return nn.functional.pad(kernel1x1, [1, 1, 1, 1]) def _fuse_bn_tensor(self, branch): if branch is None: return 0, 0 kernel = branch.conv.weight running_mean = branch.bn._mean running_var = branch.bn._variance gamma = branch.bn.weight beta = branch.bn.bias eps = branch.bn._epsilon std = (running_var + eps).sqrt() t = (gamma / std).reshape((-1, 1, 1, 1)) return kernel * t, beta - running_mean * gamma / std

这段代码定义了一个名为 RepVggBlock 的类，它继承自 nn.Layer 类。...然后，根据 BN 层的参数计算标准差，并将缩放因子 reshape 成与权重相同的形状。最后，根据融合公式计算等效的权重和偏置，并返回。

baum-welch代码

xi[t] = alpha[t].reshape((A.shape[0], 1)) * A * B[:, observations[t+1]] * beta[t+1] xi[t] /= np.sum(xi[t]) return xi def update_transition_matrix(xi, gamma): A = np.sum(xi, axis=0) A /= np.sum...

python实现Baum-welch算法

xi[:, :, t] = A * alpha[:, t].reshape(-1, 1) * B[:, obs[t+1]].reshape(1, -1) * beta[:, t+1].reshape(1, -1) xi[:, :, t] /= np.sum(xi[:, :, t]) return alpha, beta, gamma, xi 这里的输入参数obs...

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beta=1;%参数β Y_fused=RPCA_OMP(X,Y,Z,alpha,beta,lambda); %显示结果 imshow(Y_fused,[]); 其中，RGB2YIQ是一个将RGB图像转换为YIQ图像的函数，RPCA_OMP是基于RPCA-OMP算法的图像融合函数，具体代码如下： ...

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R = [cos(beta)*cos(gamma), -cos(alpha)*sin(gamma)+sin(alpha)*sin(beta)*cos(gamma), sin(alpha)*sin(gamma)+cos(alpha)*sin(beta)*cos(gamma); cos(beta)*sin(gamma), cos(alpha)*cos(gamma)+sin(alpha)*sin...

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function [x,y,z] = plane(a,b,c,d,alpha,beta,gamma) % a,b,c,d分别为平面方程ax+by+cz+d=0中的系数 % alpha,beta,gamma分别为平面绕x,y,z轴旋转的角度（弧度制） % 构建平面上的点的坐标 [X,Y] = meshgrid(-5:0.1...

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H <- richards(t, H0=1, Hmax=10, alpha=1, beta=0.1, gamma=1) 4. 进行敏感性分析，可以使用敏感性分析的R包，如sensitivity或sensitivityAnalysis。 # 使用sensitivity包进行敏感性分析 install....

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rbr_bias = (V @ S @ U.transpose(0, 1) @ rbr_bias.reshape(-1, 1)).reshape(-1) + bias return rbr_weight, rbr_bias 这里实现了RepVGG Block的前向传播方法 forward() 和获取重参数化权重和偏置的方法 _...

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