model = googlenet(pretrained=False, aux_logits=True) fc_futures = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(fc_futures, 2) 这是什么意思

这段代码是使用PyTorch库中的预训练的GoogleNet模型创建一个新的模型。首先，通过`googlenet(pretrained=False, aux_logits=True)`创建了一个GoogleNet模型的实例，其中`pretrained=False`表示不使用预训练的权重，`aux_logits=True`表示保留辅助分类器。

接下来，通过`model.fc.in_features`获取了GoogleNet模型中全连接层（fc）的输入特征数。这个值表示了前一层的输出特征数。

最后，通过`nn.Linear(fc_features, 2)`创建了一个新的全连接层，将输入特征数设置为`fc_features`，输出特征数设置为2。这是为了将GoogleNet模型用于一个新的二分类任务，将最后一层全连接层的输出特征数修改为2。

通过这些代码，你可以创建一个新的基于GoogleNet的模型，并根据需要进行微调或训练。

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生成torch代码：class ConcreteAutoencoderFeatureSelector(): def __init__(self, K, output_function, num_epochs=300, batch_size=None, learning_rate=0.001, start_temp=10.0, min_temp=0.1, tryout_limit=1): self.K = K self.output_function = output_function self.num_epochs = num_epochs self.batch_size = batch_size self.learning_rate = learning_rate self.start_temp = start_temp self.min_temp = min_temp self.tryout_limit = tryout_limit def fit(self, X, Y=None, val_X=None, val_Y=None): if Y is None: Y = X assert len(X) == len(Y) validation_data = None if val_X is not None and val_Y is not None: assert len(val_X) == len(val_Y) validation_data = (val_X, val_Y) if self.batch_size is None: self.batch_size = max(len(X) // 256, 16) num_epochs = self.num_epochs steps_per_epoch = (len(X) + self.batch_size - 1) // self.batch_size for i in range(self.tryout_limit): K.set_learning_phase(1) inputs = Input(shape=X.shape[1:]) alpha = math.exp(math.log(self.min_temp / self.start_temp) / (num_epochs * steps_per_epoch)) self.concrete_select = ConcreteSelect(self.K, self.start_temp, self.min_temp, alpha, name='concrete_select') selected_features = self.concrete_select(inputs) outputs = self.output_function(selected_features) self.model = Model(inputs, outputs) self.model.compile(Adam(self.learning_rate), loss='mean_squared_error') print(self.model.summary()) stopper_callback = StopperCallback() hist = self.model.fit(X, Y, self.batch_size, num_epochs, verbose=1, callbacks=[stopper_callback], validation_data=validation_data) # , validation_freq = 10) if K.get_value(K.mean( K.max(K.softmax(self.concrete_select.logits, axis=-1)))) >= stopper_callback.mean_max_target: break num_epochs *= 2 self.probabilities = K.get_value(K.softmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) self.indices = K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) return self def get_indices(self): return K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) def get_mask(self): return K.get_value(K.sum(K.one_hot(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits), self.model.get_layer('concrete_select').logits.shape[1]), axis=0)) def transform(self, X): return X[self.get_indices()] def fit_transform(self, X, y): self.fit(X, y) return self.transform(X) def get_support(self, indices=False): return self.get_indices() if indices else self.get_mask() def get_params(self): return self.model

这段代码定义了一个名为"ConcreteAutoencoderFeatureSelector"的类，它有几个参数，包括：K（特征数目），output_function（输出函数），num_epochs（迭代次数），batch_size（批大小），learning_rate（学习率），start_temp（开始温度），min_temp（最小温度），tryout_limit（尝试次数）。

fit()函数用于训练模型。如果不提供Y，则默认使用X。如果提供了val_X和val_Y，那么还会对模型进行验证。该函数将检查X和Y是否具有相同的长度，并通过步骤计算每个迭代周期的步骤数。然后使用concrete_select函数对数据进行特征选择，最后训练模型并输出总结。模型将使用Adam优化器，并计算均方误差进行损失。最后，将使用StopperCallback回调停止模型的训练。

def loss_labels(self, outputs, targets, indices, num_boxes, log=True): assert 'pred_logits' in outputs src_logits = outputs['pred_logits'] idx = self._get_src_permutation_idx(indices) target_classes_o = torch.cat([t["labels"][J] for t, (_, J) in zip(targets, indices)]) target_classes = torch.full(src_logits.shape[:2], self.num_classes, dtype=torch.int64, device=src_logits.device) target_classes[idx] = target_classes_o loss_ce = F.cross_entropy(src_logits.transpose(1, 2), target_classes, self.empty_weight) losses = {'loss_ce': loss_ce} if log: # TODO this should probably be a separate loss, not hacked in this one here losses['class_error'] = 100 - accuracy(src_logits[idx], target_classes_o)[0] return losses怎么替换为focal损失函数

要将上述代码替换为Focal Loss，可以修改loss_labels函数的第8行，将F.cross_entropy替换为我们刚刚实现的FocalLoss。修改后的代码如下：

def loss_labels(self, outputs, targets, indices, num_boxes, log=True):
    assert 'pred_logits' in outputs
    src_logits = outputs['pred_logits']
    idx = self._get_src_permutation_idx(indices)
    target_classes_o = torch.cat([t["labels"][J] for t, (_, J) in zip(targets, indices)])
    target_classes = torch.full(src_logits.shape[:2], self.num_classes, 
                                dtype=torch.int64, device=src_logits.device)
    target_classes[idx] = target_classes_o
    
    loss_fn = FocalLoss(gamma=2)
    loss_ce = loss_fn(src_logits.transpose(1, 2), target_classes)
    losses = {'loss_ce': loss_ce}
    
    if log:
        losses['class_error'] = 100 - accuracy(src_logits[idx], target_classes_o)[0]
    
    return losses

在代码中，我们首先创建一个Focal Loss函数loss_fn，然后将src_logits和target_classes作为输入，计算Focal Loss。最后返回Focal Loss作为损失值。这样，就将DETR模型中的分类损失替换为Focal Loss，可以更好地处理类别不平衡的情况。