weight = (batch ** 2) / (torch.sum(batch, 0) + 1e-9) return (weight.t() / torch.sum(weight, 1)).t()

这段代码是用于计算权重的。首先，将输入的 batch 张量进行平方操作，然后除以对 batch 张量按列求和的结果加上一个很小的常数 1e-9，以避免除以零的情况。得到的结果是一个权重矩阵。接下来，对权重矩阵按行求和，并将其结果除以得到的和，得到归一化后的权重矩阵。最后，返回归一化后的权重矩阵。这个权重矩阵可以用于加权计算，例如在计算加权平均值或加权损失时使用。

相关问题

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

好的，下面是使用LDAM损失函数训练模型的代码：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义LDAM损失函数
class LDAMLoss(nn.Module):
    def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30):
        super(LDAMLoss, self).__init__()
        m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list))
        m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list))
        m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list)
        self.m_list = m_list
        assert s > 0
        self.s = s
        if weight is not None:
            weight = torch.FloatTensor(weight).cuda()
        self.weight = weight
        self.cls_num_list = cls_num_list

    def forward(self, x, target):
        index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8)
        index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor)
        batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1
        batch_m = batch_m.view((x.size(0), 1)) # size=(batch_size, 1)
        x_m = x - batch_m
        output = torch.where(index, x_m, x)
        if self.weight is not None:
            output = output * self.weight[None, :]
        target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor
        logit = output * self.s
        return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight)

# 定义模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, classes)
model.to(DEVICE)

# 定义优化器和学习率调整器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=model_lr)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=EPOCHS, eta_min=1e-6)

# 定义LDAM损失函数
cls_num_list = [len(dataset_train[dataset_train.targets == t]) for t in range(classes)]
criterion = LDAMLoss(cls_num_list)

# 定义数据加载器
train_loader = DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)
test_loader = DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True)

# 训练模型
best_acc = 0.0
for epoch in range(start_epoch, EPOCHS + 1):
    model.train()
    train_loss = 0.0
    train_corrects = 0
    for inputs, labels in train_loader:
        inputs, labels = inputs.to(DEVICE), labels.to(DEVICE)
        if use_dp:
            inputs, labels = dp(inputs, labels)
        if use_amp:
            with amp.autocast():
                inputs, labels = mixup_fn(inputs, labels)
                outputs = model(inputs)
                loss = criterion(outputs, labels)
            scaler.scale(loss).backward()
            scaler.unscale_(optimizer)
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD)
            scaler.step(optimizer)
            scaler.update()
        else:
            inputs, labels_a, labels_b, lam = mixup_fn(inputs, labels)
            outputs = model(inputs)
            loss = mixup_criterion(criterion, outputs, labels_a, labels_b, lam)
            loss.backward()
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD)
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()
        train_loss += loss.item() * inputs.size(0)
        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        train_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
    train_loss /= len(dataset_train)
    train_acc = train_corrects.double() / len(dataset_train)

    model.eval()
    test_loss = 0.0
    test_corrects = 0
    with torch.no_grad():
        for inputs, labels in test_loader:
            inputs, labels = inputs.to(DEVICE), labels.to(DEVICE)
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            test_loss += loss.item() * inputs.size(0)
            _, preds = torch.max(outputs, 1)
            test_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
    test_loss /= len(dataset_test)
    test_acc = test_corrects.double() / len(dataset_test)

    # 更新最佳模型
    if test_acc > best_acc:
        if use_ema:
            ema_model.load_state_dict(model.state_dict())
        best_acc = test_acc

    # 更新学习率
    scheduler.step()

    # 打印训练结果
    print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Train Acc: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}, Test Acc: {:.4f}'.format(
        epoch, EPOCHS, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)你可以为我详细讲解一下这个代码吗？

这是一个 PointNet 的特征传递模块，将一个点云的特征传递给另一个点云。下面我们来详细解释一下代码的实现过程：

首先，我们看到了 `PointnetFPModule` 类的定义，它继承自 `nn.Module`。在构造函数中，我们可以看到有两个参数：`mlp` 和 `bn`，其中 `mlp` 是一个整数列表，表示一个多层感知机，`bn` 表示是否使用 BatchNorm。接着，我们定义了一个 `pt_utils.SharedMLP` 类型的成员变量 `self.mlp`，用于对输入的特征进行多层感知机计算。

接下来，我们看到了 `forward` 函数的实现。这个函数接收四个参数：

- `unknown`：表示未知点云的位置信息，形状为 (B, n, 3)。
- `known`：表示已知点云的位置信息，形状为 (B, m, 3)。
- `unknown_feats`：表示未知点云的特征信息，形状为 (B, C1, n)。
- `known_feats`：表示已知点云的特征信息，形状为 (B, C2, m)。

其中，`B` 表示 batch size，`n` 表示未知点云的点数，`m` 表示已知点云的点数，`C1` 和 `C2` 分别表示未知点云和已知点云的特征维度。

接下来的代码实现主要目的是将未知点云的特征传递给已知点云。具体步骤如下：

1. 计算未知点云和已知点云中最近的三个点，使用 `pointnet2_utils.three_nn` 函数实现。得到的 `idx` 是一个形状为 (B, n, 3) 的整数张量，其中每个元素表示当前未知点云中最近的三个点在已知点云中的索引。

2. 计算每个未知点云和已知点云中最近的三个点之间的距离，使用 `pointnet2_utils.three_nn` 函数实现。得到的 `dist` 是一个形状为 (B, n, 3) 的浮点数张量，其中每个元素表示当前未知点云和已知点云之间的距离。

3. 计算每个未知点云和已知点云中最近的三个点之间的距离的倒数，加上一个较小的常数，避免除以零错误，使用 `dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8)` 实现。

4. 对每个未知点云和已知点云中最近的三个点之间的距离的倒数进行归一化，使用 `norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True)` 实现。得到的 `norm` 是一个形状为 (B, n, 1) 的浮点数张量，其中每个元素表示当前未知点云和已知点云之间的距离之和。

5. 计算每个未知点云和已知点云中最近的三个点之间的权重，使用 `weight = dist_recip / norm` 实现。得到的 `weight` 是一个形状为 (B, n, 3) 的浮点数张量，其中每个元素表示当前未知点云和已知点云之间的权重。

6. 对已知点云中的特征进行插值，使用 `pointnet2_utils.three_interpolate` 函数实现。得到的 `interpolated_feats` 是一个形状为 (B, C2, n) 的浮点数张量，其中每个元素表示当前未知点云中最近的三个点在已知点云中对应点的特征。

7. 将插值得到的已知点云特征和未知点云特征进行拼接，使用 `torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1)` 实现。得到的 `new_features` 是一个形状为 (B, C2 + C1, n) 的浮点数张量，其中每个元素表示当前未知点云中最近的三个点在已知点云中对应点的特征和未知点云的特征。

8. 将 `new_features` 维度增加一维，使用 `new_features.unsqueeze(-1)` 实现，得到的 `new_features` 是一个形状为 (B, C2 + C1, n, 1) 的浮点数张量。

9. 将 `new_features` 输入到多层感知机中，使用 `self.mlp(new_features)` 实现。得到的 `new_features` 是一个形状为 (B, mlp[-1], n, 1) 的浮点数张量。

10. 将 `new_features` 维度减少一维，使用 `new_features.squeeze(-1)` 实现，得到的 `new_features` 是一个形状为 (B, mlp[-1], n) 的浮点数张量，表示传递后的特征。

最后，返回传递后的特征 `new_features`。