slowfast与LSTM结合代码

以下是将 LSTM 结合到 SlowFast 模型中的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn


class SlowFastLSTM(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SlowFastLSTM, self).__init__()
        # Slow pathway
        self.slow_conv = nn.Conv3d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.slow_lstm = nn.LSTM(input_size=64, hidden_size=128, num_layers=2, batch_first=True)

        # Fast pathway
        self.fast_conv = nn.Conv3d(in_channels=3, out_channels=8, kernel_size=1, stride=1)
        self.fast_lstm = nn.LSTM(input_size=8, hidden_size=32, num_layers=1, batch_first=True)

        # Fusion
        self.fusion_linear = nn.Linear(128 + 32, 256)

    def forward(self, x):
        # Slow pathway
        slow_out = self.slow_conv(x)
        b, c, t, h, w = slow_out.size()
        slow_out = slow_out.view(b, c, t * h * w).permute(0, 2, 1)  # Reshape for LSTM input: (batch_size, sequence_length, input_size)
        _, (slow_hidden, _) = self.slow_lstm(slow_out)

        # Fast pathway
        fast_out = self.fast_conv(x)
        b, c, t, h, w = fast_out.size()
        fast_out = fast_out.view(b, c, t * h * w).permute(0, 2, 1)  # Reshape for LSTM input: (batch_size, sequence_length, input_size)
        _, (fast_hidden, _) = self.fast_lstm(fast_out)

        # Fusion
        fusion_out = torch.cat((slow_hidden[-1], fast_hidden[-1]), dim=1)  # Concatenate the last hidden states from both pathways
        fusion_out = self.fusion_linear(fusion_out)

        return fusion_out

在上述代码中，`SlowFastLSTM` 类定义了将 LSTM 结合到 SlowFast 模型中的网络结构。模型包括 Slow 和 Fast 路径的卷积层，以及相应的 LSTM 层。在 `forward` 方法中，首先将输入数据通过 Slow 和 Fast 路径的卷积层，并对输出进行多维度的重排和转置，以适应 LSTM 的输入格式。然后，将重排后的数据输入到相应的 LSTM 层中进行时序建模。最后，将 Slow 和 Fast 路径 LSTM 的最后一个隐藏状态连接起来，并通过线性层进行融合。

请注意，上述代码仅为示例，具体的模型架构和参数设置可能需要根据具体任务进行调整和优化。此外，还可以根据实际需求添加其他层或模块，如注意力机制等，来进一步改进模型性能。