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torch.tensor包有激活函数吗

时间: 2023-06-23 09:49:52 浏览: 154
在`torch.tensor`包中并没有激活函数，因为`torch.tensor`是一个用于创建和操作张量（tensor）的基本包。但是，PyTorch提供了一个`torch.nn`包，其中包括了许多常用的神经网络层和激活函数。 在`torch.nn`包中，激活函数被定义为`torch.nn.Module`的子类，可以直接调用。常见的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh、Softmax等，例如： ```python import torch.nn as nn # 定义一个包含ReLU激活函数的全连接层 fc = nn.Linear(10, 20) relu = nn.ReLU() output = relu(fc(input)) ``` 在上面的代码中，我们先定义了一个包含10个输入和20个输出的全连接层，然后定义了一个ReLU激活函数，并将其应用到全连接层的输出中。 需要注意的是，虽然`torch.nn`包提供了许多常用的神经网络层和激活函数，但是用户也可以自定义自己的神经网络层和激活函数，并继承自`torch.nn.Module`。这样可以实现更加灵活和自由的模型设计。
相关问题

class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

这是一个使用 PyTorch 实现的分词模型，采用了 LSTM 神经网络结构。该模型的输入是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的整数张量 `inputs`，表示分词器需要对其中的文本进行分词，其中 `batch_size` 表示批次大小，`sequence_length` 表示序列长度。此外，还需要输入一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的二元张量 `mask`，其中每个元素表示对应文本是否为填充，即 `1` 表示不是填充，`0` 表示是填充。 模型的输出是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的浮点数张量，其中每个元素表示对应位置是否需要分词，即 `1` 表示需要分词，`0` 表示不需要分词。 在模型的构造函数中，首先调用了基类 `torch.nn.Module` 的构造函数来初始化模型。然后，定义了一个 `torch.nn.Embedding` 层，用于将输入的整数张量转换为词向量。接下来，定义了一个双向 LSTM 层，用于学习输入序列的上下文信息。最后，定义了一个全连接层和一个 sigmoid 激活函数，用于将 LSTM 输出转换为需要分词的概率。在模型的前向传播过程中，首先将输入文本转换为词向量，然后通过 LSTM 层计算序列的上下文信息，再通过全连接层和 sigmoid 激活函数计算需要分词的概率，并与 `mask` 做点乘，得到最终的输出。

a=torch.tensor([0]) b=torch.tensor([[0.1,0.9]]) c=nn.CrossEntropyLoss() d=c(b,a) print(d)的计算过程

首先，我们来分解这个PyTorch代码片段的计算过程： ```python a = torch.tensor([0]) # 创建一个标量张量，值为0 b = torch.tensor([[0.1, 0.9]]) # 创建一个二维张量，值为[0.1, 0.9] c = nn.CrossEntropyLoss() # 初始化一个交叉熵损失函数，用于分类任务 # 在这里，a通常被视为模型的预测概率分布（尽管它只有一个类别），而b是一个单样本的标签张量，假设是形状(1, 2)，因为有两分类。 # 当我们将a传递给CrossEntropyLoss()时，由于a是一个一维向量而不是概率分布，这将导致错误，因为它期望的是一个二维张量，其中每一行代表一个样本的概率分布。 # d = c(b, a) 这一行会抛出错误，因为在实际的训练中，我们应该提供一个概率分布作为预测（例如，通过softmax激活后的结果），而不是单一的标量。 所以，当你运行这段代码时，会遇到`RuntimeError: expected at least 2D input (got 1D)`的错误，因为张量a的维度不符合交叉熵损失的要求。
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Pytorch中的激活函数

介绍神经网络的时候已经说到，神经元会对化学物质的刺激进行，当达到一定程度的时候，神经元才会兴奋，并向其他神经元发送信息。神经网络中的激活函数就是用来判断我们所计算的信息是否达到了往后面传输的条件。 为什么激活函数都是非线性的 因为如果使用线性的激活函数，那么input跟output之间的关系始终为线性的，这样完全可以不使用网络结构，直接使用线性组合即可。 所以需要激活函数来引入非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中，增加了神经网络模型泛化的特性。 一般只有在输出层有极小的可能性使用线性激活函数，在隐含层都使用非线性激活函数. 常见的激活函
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PyTorch中常用的激活函数的方法示例

神经网络只是由两个或多个线性网络层叠加，并不能学到新的东西，简单地堆叠网络层，不经过非线性激活函数激活，学到的仍然是线性关系。 但是加入激活函数可以学到非线性的关系，就具有更强的能力去进行特征提取。 构造数据 import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt x = torch.linspace(-5, 5, 200) # 构造一段连续的数据 x = Variable(x) # 转换成张量 x_np = x.dat

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py D:\py\text.py:26: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 27, in <module> loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

在这段代码中，您将 prediction 和 y 包装在了一个元组中传递给了 loss_func 函数。这是不正确的，因为 loss_func 函数期望的是两个张量，而不是一个元组。因此，您需要将 prediction 和 y 分别传递给 ...

torch.tensor获取置信度

softmax 是一种常用于多类别分类问题中的激活函数，在最后一层应用此函数可以得到一个向量，该向量各元素之和等于 1 并且每个值都在 (0, 1) 范围内，这正好满足了概率的要求[^1]。 下面是一个简单例子展示如何利用 ...

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QuickGELU 是一个自定义的 PyTorch 类，继承自 nn.Module，用于实现快速近似 GELU (Gaussian Error Linear Units) 激活函数。GELU 是一种广泛应用于深度学习特别是Transformer模型的非线性激活函数。 forward...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 print(type(x)) net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=net(x),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py <class 'torch.Tensor'> Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 28, in <module> loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

这个错误通常发生在调用 PyTorch 的函数时，输入的数据类型不正确，需要将数据类型转换为正确的类型。在这段代码中，loss_func 函数的输入是一个元组，而不是一个张量，因此无法获取其尺寸信息，导致出现错误。需要...

[Debug] output类型: <class 'torch.Tensor'> [Debug] output形状: torch.Size([1, 256, 14, 14])

好的，用户现在提供了调试信息，显示output的类型是torch.Tensor，形状为[1, 256, 14, 14]。之前的错误是尝试访问output[1]导致索引越界。我需要分析这个形状的具体含义，并解释为什么索引1会出问题。 首先，形状[1...

class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(16, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 256) self.fc3 = nn.Linear(256, 128) self.fc4 = nn.Linear(128, 3) def forward(self, obs, state=None, info={}): if not isinstance(obs, torch.Tensor): obs = torch.tensor(obs, dtype=torch.float) x = F.relu(self.fc1(obs)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = F.relu(self.fc3(x)) x = self.fc4(x) return x, state

这段代码是一个简单的神经网络模型的...在forward函数中，首先将输入数据obs转换成torch.Tensor类型，并经过一系列线性层和激活函数的处理，最终得到输出结果x。state和info参数用于接收神经网络的状态信息和其他信息。

class SimplifiedKANLinear(torch.nn.Module): def __init__( self, in_features, out_features, grid_size=3, # 减少 grid_size spline_order=3, # 减少 spline_order scale_noise=0.1, scale_base=1.0, scale_spline=1.0, base_activation=torch.nn.SiLU, grid_eps=0.02, grid_range=[-1, 1], ): super(SimplifiedKANLinear, self).__init__() self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.grid_size = grid_size self.spline_order = spline_order h = (grid_range[1] - grid_range[0]) / grid_size grid = ( ( torch.arange(-spline_order, grid_size + spline_order + 1) * h + grid_range[0] ) .expand(in_features, -1) .contiguous() ) self.register_buffer("grid", grid) # 基础权重 self.base_weight = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features)) # 样条权重 self.spline_weight = torch.nn.Parameter( torch.Tensor(out_features, in_features, grid_size + spline_order) ) self.base_activation = base_activation() self.reset_parameters() def reset_parameters(self): torch.nn.init.kaiming_uniform_(self.base_weight, a=math.sqrt(5)) # 用简单的初始化方式初始化样条权重 torch.nn.init.zeros_(self.spline_weight) def b_splines(self, x: torch.Tensor): # 标准化/归一化输入x，确保其在[0, 1]之间 x = (x - x.min()) / (x.max() - x.min()) # 然后计算 B 样条 assert x.dim() == 2 and x.size(1) == self.in_features grid = self.grid x = x.unsqueeze(-1) bases = ((x >= grid[:, :-1]) & (x < grid[:, 1:])).to(x.dtype) for k in range(1, self.spline_order + 1): bases = ( (x - grid[:, : -(k + 1)]) / (grid[:, k:-1] - grid[:, : -(k + 1)]) * bases[:, :, :-1] ) + ( (grid[:, k + 1:] - x) / (grid[:, k + 1:] - grid[:, 1:(-k)]) * bases[:, :, 1:] ) return bases.contiguous() def curve2coeff(self, x: torch.Tensor, y: torch.Tensor): """ 计算拟合曲线的系数。 """ A = self.b_splines(x).transpose(0, 1) B = y.transpose(0, 1) solution = torch.linalg.lstsq(A, B).solution result = solution.permute(2, 0, 1) return result.contiguous() def forward(self, x: torch.Tensor): original_shape = x.shape x = x.view(-1, self.in_features) base_output = F.linear(self.base_activation(x), self.base_weight) spline_output = F.linear( self.b_splines(x).view(x.size(0), -1), self.spline_weight.view(self.out_features, -1), ) output = base_output + spline_output return output.view(*original_shape[:-1], self.out_features)

好的，我需要解释用户提供的这个SimplifiedKANLinear类的代码。首先，我应该理解这个类的结构和功能。看起来这是一个PyTorch... base_activation=torch.nn.SiLU, # 基础激活函数（默认为SiLU） grid_eps=0.02, # 网

import deepxde as dde import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from deepxde.backend import torch import torch import os os.environ["DDE_BACKEND"] = "pytorch" geom = dde.geometry.Rectangle([0,0],[1,1]) #定义几何域，代表4个角点 timedomain = dde.geometry.TimeDomain(0,1.0) #定义时间域 geomtime = dde.geometry.GeometryXTime(geom,timedomain) #几何域与时间域的笛卡尔积 #定义pde损失函数 import numpy as np import numpy as np def k(x): x_coord = x[:, 0:1] cond1 = torch.lt(x_coord, 0.25) # x < 0.25 cond2 = torch.logical_and(torch.ge(x_coord, 0.25), torch.lt(x_coord, 0.50)) # 0.25 <= x < 0.50 cond3 = torch.logical_and(torch.ge(x_coord, 0.50), torch.lt(x_coord, 0.75)) # 0.50 <= x < 0.75 cond4 = torch.ge(x_coord, 0.75) # x >= 0.75 return torch.where(cond1, torch.tensor(1.0), torch.where(cond2, torch.tensor(2.0), torch.where(cond3, torch.tensor(3.0), torch.tensor(4.0)))) c=1 rho=1 def pde(x,y): dy_t = dde.grad.jacobian(y,x,i=0,j=2) dy_xx = dde.grad.hessian(y,x,i=0,j=0) dy_yy = dde.grad.hessian(y,x,i=1,j=1) return c * rho * dy_t - k(x) * (dy_xx + dy_yy) #定义边界条件 # 上边界，y=1 def boundary_t(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[1], 1) # 下边界，y=0 def boundary_b(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[1], 0) # 左边界，x=0 def boundary_l(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[0], 0) # 右边界，x=1 def boundary_r(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[0], 1) bc_t = dde.icbc.NeumannBC(geomtime, lambda x:0, boundary_t) bc_b = dde.icbc.NeumannBC(geomtime, lambda x:0, boundary_b) bc_l = dde.icbc.DirichletBC(geomtime, lambda x:10, boundary_l) bc_r = dde.icbc.DirichletBC(geomtime, lambda x:30, boundary_r) #定义初始条件 def init_func(x): return 0 ic = dde.icbc.IC(geomtime,init_func,lambda _,on_initial:on_initial,) #构建神经网络 data = dde.data.TimePDE( geomtime, pde, [bc_t,bc_b,bc_l,bc_r,ic], num_domain=8000, num_boundary=400, num_

激活函数的选择也很重要，通常使用tanh或sigmoid等平滑函数，但需要根据具体问题调整。 接下来是定义PDE的残差函数。用户需要将PDE写成残差形式，例如F(u, x, t) = 0。在代码中，这个函数需要返回PDE的残差，即方程...

定义模型，并初始化参数（利用torch.tensor进行定义，并指明需要计算梯度：requires_grad=True）

下面是一个利用torch.tensor定义并初始化参数的例子，其中包含了一个全连接层（Linear），一个ReLU激活函数和一个输出层： python import torch # 定义输入和输出的维度 input_dim = 2 output_dim = 1 # ...

torch.gt作为激活函数

torch.gt并不是一个激活函数，而是一个比较函数，用于比较两个张量的大小，返回一个布尔类型的张量。其使用方式为： python import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) y = torch.tensor([2, 1, 3]) z = ...

mean_dice =[] mean_hd95 = [] mean_MIOU = [] with torch.no_grad(): for i , batch in 运行时报错ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[7], line 25 23 # print(dice_metric) 24 mean_dice.append(dice_metric.item()) ---> 25 mean_hd95.append(monai.metrics.HausdorffDistanceMetric(include_background = False,percentile=95)(val_outputs_2 , val_labels).mean().item()) 26 mean_MIOU.append(monai.metrics.MeanIoU(include_background=False)(val_outputs_2 , val_labels).mean().item()) 28 for i in range(7): File ~/anaconda3/envs/micformer/lib/python3.8/site-packages/monai/metrics/metric.py:347, in CumulativeIterationMetric.__call__(self, y_pred, y, **kwargs) 327 def __call__( 328 self, y_pred: TensorOrList, y: TensorOrList | None = None, **kwargs: Any 329 ) -> torch.Tensor | Sequence[torch.Tensor | Sequence[torch.Tensor]]: 330 """ 331 Execute basic computation for model prediction and ground truth. 332 It can support both list of channel-first Tensor and batch-first Tensor. (...) 345 a batch-first tensor (BC[HWD]) or a list of batch-first tensors. 346 """ --> 347 ret = super().__call__(y_pred=y_pred, y=y, **kwargs) 348 if isinstance(ret, (tuple, list)): 349 self.extend(*ret) File ~/anaconda3/envs/micformer/lib/python3.8/site-packages/monai/metrics/metric.py:80, in IterationMetric.__call__(self, y_pred, y, **kwargs) 78 if isinstance(y_pred, torch.Tensor): ... --> 179 raise ValueError(f"y_pred and y should have same shapes, got {y_pred.shape} and {y.shape}.") 181 batch_size, n_class = y_pred.shape[:2] 182 hd = torch.empty((batch_size, n_class), dtype=torch.float, device=y_pred.device) ValueError: y_pred and y should have same shapes, got torch.Size([1, 1, 128, 128, 128]) and torch.Size([1, 7, 128, 128, 128]). Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

例如，如果模型输出的是logits（未经过激活函数的原始输出），而HausdorffDistanceMetric期望经过softmax后的概率，可能需要调整模型的输出层或在计算指标前添加相应的激活函数。 最后，可能需要检查数据加载和处理...

import numpy as np import torch import matplotlib.pyplot as plt # prepare dataset xy = np.loadtxt('diabetes.csv', delimiter=',', dtype=np.float32) x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) # 第一个‘：’是指读取所有行，第二个‘：’是指从第一列开始，最后一列不要 print("input data.shape", x_data.shape) y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) # [-1] 最后得到的是个矩阵 # print(x_data.shape) # design model using class class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.linear1 = torch.nn.Linear(8, 6) self.linear2 = torch.nn.Linear(6, 4) self.linear3 = torch.nn.Linear(4, 2) self.linear4 = torch.nn.Linear(2, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.sigmoid(self.linear1(x)) x = self.sigmoid(self.linear2(x)) x = self.sigmoid(self.linear3(x)) # y hat x = self.sigmoid(self.linear4(x)) # y hat return x model = Model() # construct loss and optimizer criterion = torch.nn.BCELoss(size_average = True)#不累计 #criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # training cycle forward, backward, update for epoch in range(100): y_pred = model(x_data) loss = criterion(y_pred, y_data) # print(epoch, loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() #acc if epoch % 100 == 99: y_pred_label = torch.where(y_pred >= 0.5, torch.tensor([1.0]), torch.tensor([0.0])) acc = torch.eq(y_pred_label, y_data).sum().item() / y_data.size(0) print("loss = ", loss.item(), "acc = ", acc)那为什么不是8-7-5-4-2-1

此外，激活函数的使用：每一层后面都用了Sigmoid，这可能影响训练效果，因为Sigmoid在深层网络中容易导致梯度消失。或许应该建议使用ReLU等激活函数，并在最后一层用Sigmoid。但用户的问题主要是关于层结构，所以这...

用代码实现：def nn_forward_pass(params: Dict[str, torch.Tensor], X: torch.Tensor): """ The first stage of our neural network implementation: Run the forward pass of the network to compute the hidden layer features and classification scores. The network architecture should be: FC layer -> ReLU (hidden) -> FC layer (scores) As a practice, we will NOT allow to use torch.relu and torch.nn ops just for this time (you can use it from A3). Inputs: - params: a dictionary of PyTorch Tensor that store the weights of a model. It should have following keys with shape W1: First layer weights; has shape (D, H) b1: First layer biases; has shape (H,) W2: Second layer weights; has shape (H, C) b2: Second layer biases; has shape (C,) - X: Input data of shape (N, D). Each X[i] is a training sample. Returns a tuple of: - scores: Tensor of shape (N, C) giving the classification scores for X - hidden: Tensor of shape (N, H) giving the hidden layer representation for each input value (after the ReLU). """

python import torch ...对于每个输入值，神经网络首先计算第一层的激活，并将其输入到ReLU激活函数中。然后，它计算第二层的分类得分并返回结果。同时，它还返回第一层的激活表示，即隐藏层。

#模型 class Wine_net(nn.Module): def __init__(self): super(Wine_net, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x,dim=1) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32) train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32) train_y = train_y.unsqueeze(1) # 定义模型、损失函数和优化器 model=Wine_net() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 print(epoch) y_pred = model(train_x) print(y_pred) print(epoch,'预测') # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(loss)

在forward方法中，将输入数据x传入网络中，并经过一系列的线性变换和激活函数后得到输出结果。 在训练模型时，使用一个循环来迭代训练模型10次。在每次迭代过程中，都会输出当前的损失函数值。为了进行反向传播和...

class MLP(nn.Module): def __init__( self, input_size: int, output_size: int, n_hidden: int, classes: int, dropout: float, normalize_before: bool = True ): super(MLP, self).__init__() self.input_size = input_size self.dropout = dropout self.n_hidden = n_hidden self.classes = classes self.output_size = output_size self.normalize_before = normalize_before self.model = nn.Sequential( nn.Linear(self.input_size, n_hidden), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, self.output_size), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), ) self.after_norm = torch.nn.LayerNorm(self.input_size, eps=1e-5) self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(self.dropout), nn.Linear(self.input_size, self.classes) ) self.output_layer = nn.Linear(self.output_size, self.classes) def forward(self, x): self.device = torch.device('cuda') # x = self.model(x) if self.normalize_before: x = self.after_norm(x) batch_size, length, dimensions = x.size(0), x.size(1), x.size(2) output = self.model(x) return output.mean(dim=1) class LabelSmoothingLoss(nn.Module): def __init__(self, size: int, smoothing: float, ): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() self.size = size self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction="none") self.confidence = 1.0 - smoothing self.smoothing = smoothing def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: batch_size = x.size(0) if self.smoothing == None: return nn.CrossEntropyLoss()(x, target.view(-1)) true_dist = torch.zeros_like(x) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 1)) true_dist.scatter_(1, target.view(-1).unsqueeze(1), self.confidence) kl = self.criterion(torch.log_softmax(x, dim=1), true_dist) return kl.sum() / batch_size

MLP 模型包含了多个线性层和 ReLU 激活函数，以及一个 LayerNorm 层和一个 dropout 层。LabelSmoothingLoss 损失函数主要用于解决分类问题中的过拟合问题，它通过对真实标签进行平滑处理来减少模型对噪声的敏感度。...

class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码

它包含了一些卷积、全连接、非线性激活函数等层，用于实现图像处理任务中的注意力机制和特征融合。 具体来说，逐行解释代码如下： class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, ...

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