class spa_cnn_local(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, ): super(spa_cnn_local, self).__init__() self.spaConv1 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.spaConv2 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.spaConv3 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.spaConv4 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.drop = nn.Dropout(args.dropRateL) self.act_lr = nn.LeakyReLU() def forward(self, embeds): cate_1 = self.drop(self.spaConv1(embeds)) cate_2 = self.drop(self.spaConv2(embeds)) cate_3 = self.drop(self.spaConv3(embeds)) cate_4 = self.drop(self.spaConv4(embeds)) spa_cate = torch.cat([cate_1, cate_2, cate_3, cate_4], dim=-1) return self.act_lr(spa_cate + embeds)

时间: 2023-07-16 16:11:49 浏览: 41
这是一个定义了一个名为 `spa_cnn_local` 的类，继承自 `nn.Module`，用于实现一个卷积神经网络。构造函数 `__init__` 中定义了四个卷积层 `spaConv1`、`spaConv2`、`spaConv3`、`spaConv4`，每个卷积层的输入维度为 `input_dim`，输出维度为 `output_dim`，卷积核大小为 `[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum]`，步长为 1，填充大小为 `[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]`。其中 `args` 是一个命名空间，包含了一些超参数。除了卷积层之外，还定义了一个 `Dropout` 层 `drop` 和一个 `LeakyReLU` 激活函数 `act_lr`。 `forward` 函数的输入 `embeds` 是输入数据的张量，其形状为 `[batch_size, channels, depth, height, width]`。在 `forward` 函数中，输入张量 `embeds` 会分别经过四个卷积层 `spaConv1`、`spaConv2`、`spaConv3`、`spaConv4`，得到四个输出张量 `cate_1`、`cate_2`、`cate_3`、`cate_4`。接着，将这四个张量沿着最后一个维度拼接起来，得到一个形状为 `[batch_size, channels, depth, height, width * 4]` 的张量 `spa_cate`。最后，将这个张量和输入张量 `embeds` 相加，并经过 `LeakyReLU` 激活函数，得到最终的输出张量。

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源码封装了socket的相关操作，tcp的客户端及服务器端已经在项目中使用。
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emp.rar_emp分页代码_fenyepage.class.php_php html5_sqlhelper.class.ph

基于PHP 三层机构的增删改查分页（html5） 等操作

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def __init__(self, input_dim, output_dim): super(Linear_BBB, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.W_mu = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim, input_dim))...

class Net(nn.Module): def __init__(self):的理解

在 PyTorch 中，所有的神经网络模型都必须继承自 nn.Module 类，并在其 __init__ 方法中定义网络的层次结构。这个 Net 类的 __init__ 方法中没有接受任何参数，因此这个模型的结构是固定的，不能根据不同的...

class threelayernet(nn.module): def __init__(self,input_size): super(threela

yernet, self).__init__() # 初始化父类，继承父类的属性和方法 self.input_size = input_size # 定义输入的维度 self.fc1 = nn.Linear(input_size, 50) # 定义第一层全连接层，输入为input_size，输出为50 self....

这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )

def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout, capsule_out_features): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_...

编写class LSTM_LM(nn.Module):

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class RandomLayer(nn.Module): def __init__(self, input_dim_list, output_dim=256): super(RandomLayer, self).__init__() self.input_num = len(input_dim_list) self.output_dim = output_dim self.random_matrix = [torch.randn(input_dim_list[i], output_dim) for i in range(self.input_num)]怎么理解

该类的初始化函数 __init__() 接受两个参数，一个是输入维度的列表 input_dim_list，另一个是输出维度 output_dim。随后，该类在构造函数中计算了输入的数量，即列表长度，并生成了一组大小为 input_dim_list[i] × ...

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x 在这段代码中插入全局平均池化做通道增强的模块

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d...

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class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui, self).__init__() 在这段代码中，定义了一个名为Tudui的类，它继承自nn.Module类。在类的构造函数中，调用了父类nn.Module的构造函数来进行初始化操作...

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在这个例子中，构造函数中首先调用了父类nn.Module的构造函数，即super(Model, self).__init__()，以确保子类继承了父类的属性和方法。然后可以定义模型的各个层，例如卷积层、池化层、全连接层等。 通过继承nn....

运行以下Python代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,

def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn....

class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, num_samples, input_dim, output_dim): self.num_samples = num_samples self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim def __len__(self): return self.num_samples def __getitem__(self, idx): input_data = torch.randint(0, self.input_dim, (10,)) output_data = torch.randint(0, self.output_dim, (10,)) return input_data, output_data 中生成的input_data和output_data的type是多少

torch.randint(0, self.input_dim, (10,)) 生成的 input_data 是一个大小为 (10,) 的一维张量，其中每个元素都是从闭区间 [0, self.input_dim) 中随机选取的整数。因此，input_data 的类型是 torch.Tensor。...

import torch.nn as nn class ThreeLayerNet(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden1_dim, hidden2_dim, output_dim): super().__init__() self.layer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, hidden1_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden1_dim, hidden2_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden2_dim, output_dim) ) def forward(self, x): return self.layer(x)这是哪个语言的代码

它定义了一个三层的全连接神经网络（包括两个隐藏层和一个输出层），其中输入维度为input_dim，第一个隐藏层维度为hidden1_dim，第二个隐藏层维度为hidden2_dim，输出维度为output_dim。nn.Sequential是...

import torch from torch import nn class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.mlp = nn.Sequential(*[ nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class) ]) def forward(self, x): return self.mlp(x)

其输入特征维度为 input_dim，输出类别数为 num_class，隐藏层维度为 hidden_dim。其中，nn.Linear 表示全连接层，nn.ReLU 表示激活函数 ReLU。forward() 方法定义了模型的前向传播过程，即输入特征经过多个全连接层...

class Partial_conv3(nn.Module): def init(self, dim, n_div, forward): super().init() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d() if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.global_pool(x1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x这段代码有什么错误

class PartialConv3(nn.Module): def __init__(self, in_channels, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = in_channels // n_div self.dim_untouched = in_channels - self.dim_conv3 self....

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