活动介绍

def flops(self): flops = 0 H, W = self.input_resolution T = self.num_frames ## just count the FLOPs of q@k and attn@v # norm1 # flops += self.dim * H * W # W-MSA/SW-MSA nW = H * W / self.window_size / self.window_size if self.t_attn: flops += nW * self.attn.flops(self.window_size * self.window_size, T, temporal=True) flops += nW * self.attn.flops(self.window_size * self.window_size, T, temporal=False) # mlp # flops += 2 * H * W * self.dim * self.dim * self.mlp_ratio # norm2 # flops += self.dim * H * W return flops

时间: 2023-06-19 19:06:52 浏览: 320
这段代码实现了一个计算模型 FLOPs 的方法。FLOPs 是衡量模型计算量的指标，代表模型所需的浮点运算次数。在这个方法中，首先初始化 FLOPs 为0，然后根据输入分辨率、帧数、窗口大小以及是否有时间注意力，计算出注意力机制的 FLOPs 和 MLP 的 FLOPs，并返回它们的总和。此外，注释掉的代码是计算归一化操作的 FLOPs，但是在这个方法中并没有被计算。
相关问题

def flops(self): flops = 0 flops += self.patch_embed.flops() for i, layer in enumerate(self.layers): flops += layer.flops() # flops += self.num_features * self.patches_resolution[0] * self.patches_resolution[1] // (2 ** self.num_layers) # flops += self.num_features * self.num_classes return flops

这是一个类中的方法，用于计算模型的 FLOPs（floating-point operations，即浮点运算量），可以用于评估模型的计算复杂度。具体实现中，首先计算输入图像的 Patch Embedding 的 FLOPs，然后循环遍历所有的 Transformer 层，计算每一层的 FLOPs 并累加到总的 FLOPs 中。最后，还可以选择性地加上最后一层全连接层的计算 FLOPs。

def flops(self, N, T, temporal=False): # calculate flops for 1 window with token length of N flops = 0 # qkv = self.qkv(x) # flops += N * self.dim * 3 * self.dim if temporal: flops += self.dim * N * T * T * 2 else: # attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) flops += self.num_heads * N * (self.dim // self.num_heads) * N * T # x = (attn @ v) flops += self.num_heads * N * N * (self.dim // self.num_heads) * T # x = self.proj(x) # flops += N * self.dim * self.dim return flops

这段代码计算了一个窗口内的FLOPS（浮点操作数），其中N为令牌长度，T为时间步数。如果temporal为True，则计算的是temporal self-attention的FLOPS，否则计算的是普通的self-attention的FLOPS。具体来说，计算FLOPS的过程包括以下几个步骤： 1. 计算qkv，其中q、k、v均为大小为N×dim的矩阵，dim为模型的隐藏层维度。这一部分的FLOPS为N×dim×3×dim。 2. 如果是temporal self-attention，计算attn，其中attn为大小为N×T×T的矩阵，表示每个时间步之间的attention。这一部分的FLOPS为2×dim×N×T×T。 3. 如果是普通的self-attention，计算attn，其中attn为大小为num_heads×N×T×T的矩阵，表示每个头在每个时间步的attention。这一部分的FLOPS为num_heads×N×(dim/num_heads)×N×T。 4. 计算x，其中x为大小为num_heads×N×T×(dim/num_heads)的矩阵，表示每个头在每个时间步的输出。这一部分的FLOPS为num_heads×N×N×(dim/num_heads)×T。 5. 计算proj，其中proj为大小为N×dim的矩阵，表示self-attention的输出。这一部分的FLOPS为N×dim×dim。 最终，将所有步骤的FLOPS相加，即得到一个窗口内的总FLOPS。
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4. **存储阵列**：实际的存储单元由一系列的触发器或D Flip-Flops组成，它们按照地址线的值组织成数组。每个存储单元可以存储一位数据。 在“in_out_put”这个文件中，可能包含了实现这些功能的Verilog代码段。编写...
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class SqueezeExcitation(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction): super(SqueezeExcitation, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction, bias=False) self.fc2 = nn.Linear(in_channels // reduction, in_channels, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): # Squeeze batch_size, channels, _, _ = x.size() y = x.view(batch_size, channels, -1).mean(dim=2) # Global average pooling # Excitation y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y).view(batch_size, channels, 1, 1) # Reshape for scaling # Scale return x * y # Scale the input features class HeadMLP(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, out_channels=3): super(HeadMLP, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu1 = nn.ReLU(inplace=False) self.se1 = SqueezeExcitation(128, 8) self.conv2 = nn.Conv2d(128, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu2 = nn.ReLU(inplace=False) self.se2 = SqueezeExcitation(64, 4) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(3) self.relu3 = nn.ReLU(inplace=False) #self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) #self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((256, 256)) #self.se1 = SqueezeExcitation(128, 8) #self.se2 = SqueezeExcitation(64, 8) def forward(self, x): x = self.relu1(self.bn1(self.conv1(x))) x = self.se1(x) x = self.relu2(self.bn2(self.conv2(x))) x = self.se2(x) x = self.relu3(self.bn3(self.conv3(x))) #x = self.pool(x) return x如果我想要将这个头部cnn放入移动端，应该怎么修改使其FLOPs降低，但是不影响效果

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请问我该如何在我的前向传播中添加输出功能：class Conv(nn.Module): """Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation).""" # default_act = nn.SiLU() # default activation # # def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True): # """Initialize Conv layer with given arguments including activation.""" # super().__init__() # self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) # self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) # self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() # def forward(self, x): # """Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor.""" # return self.act(self.bn(self.conv(x))) # # def forward_fuse(self, x): # """Perform transposed convolution of 2D data.""" # return self.act(self.conv(x)) def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1): super(Conv, self).__init__() self.register_forward_hook(calculate_flops) # 注册FLOPs计算钩子 self.__flops__ = 0 self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, kernel_size//2, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) # self.activation = nn.LeakyReLU(0.1) self.activation = nn.ReLU() def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.activation(x) return x def forward_fuse(self, x): x = self.conv(x) x = self.activation(x) return x

然后总FLOPs是 H_out * W_out * ( (Cin/groups * K^2) * Cout + Cout )，即 H_out*W_out*Cout*(Cin/groups*K^2 + 1)。这可能更准确。 例如，在普通卷积中groups=1，所以是 HWCout*(Cin*K^2 + 1)。而在深度可分离...

class MobileInvertedResidualBlock(BasicUnit): def __init__(self, mobile_inverted_conv, shortcut): super(MobileInvertedResidualBlock, self).__init__() self.mobile_inverted_conv = mobile_inverted_conv self.shortcut = shortcut def forward(self, x): if self.mobile_inverted_conv.is_zero_layer(): res = x elif self.shortcut is None or self.shortcut.is_zero_layer(): res = self.mobile_inverted_conv(x) else: conv_x = self.mobile_inverted_conv(x) skip_x = self.shortcut(x) res = skip_x + conv_x return res @property def unit_str(self): return '(%s, %s)' % (self.mobile_inverted_conv.unit_str, self.shortcut.unit_str if self.shortcut is not None else None) @property def config(self): return { 'name': MobileInvertedResidualBlock.__name__, 'mobile_inverted_conv': self.mobile_inverted_conv.config, 'shortcut': self.shortcut.config if self.shortcut is not None else None, } @staticmethod def build_from_config(config): mobile_inverted_conv = set_layer_from_config( config['mobile_inverted_conv']) shortcut = set_layer_from_config(config['shortcut']) return MobileInvertedResidualBlock(mobile_inverted_conv, shortcut) def get_flops(self, x): flops1, _ = self.mobile_inverted_conv.get_flops(x) if self.shortcut: flops2, _ = self.shortcut.get_flops(x) else: flops2 = 0 return flops1 + flops2, self.forward(x)

这段代码定义了MobileInvertedResidualBlock类，它表示ProxylessNAS中的一个Mobile Inverted Residual Block。Mobile Inverted Residual ...get_flops方法用于获取MobileInvertedResidualBlock的计算代价（FLOPS）。

请你参考这个代码： class Linear_Attention(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads=8, qkv_bias=False): super().__init__() self.embed_dim = embed_dim self.num_heads = num_heads head_dim = embed_dim // num_heads self.scale = head_dim ** -0.5 # 使用分组卷积替代全连接，减少参数量 self.qkv = nn.Conv2d(embed_dim, embed_dim * 3, kernel_size=1, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Conv2d(embed_dim, embed_dim, kernel_size=1) self.norm = nn.GroupNorm(1, embed_dim) # 使用 GroupNorm 替代 LayerNorm def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape # 使用卷积处理，避免reshape带来的内存开销 qkv = self.qkv(x).chunk(3, dim=1) q, k, v = map(lambda t: t.reshape(B, self.num_heads, -1, H*W), qkv) # [B, heads, C//heads, H*W] # 使用线性注意力机制（避免计算完整注意力矩阵） k = k.softmax(dim=-1) context = torch.matmul(k, v.transpose(-2, -1)) # [B, heads, C//heads, C//heads] attn_output = torch.matmul(context.transpose(-2, -1), q) # [B, heads, C//heads, H*W] attn_output = attn_output.reshape(B, C, H, W) x = x + self.proj(attn_output) x = self.norm(x) return x 修改一下下面的代码： class Linear_Attention(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads=8): super().__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape x = x.reshape(B, C, H * W).permute(2, 0, 1) ## [H*W, B, C] attn_output, _ = self.attention(x, x, x) x = x + attn_output x = self.norm(x) x = x.permute(1, 2, 0).reshape(B, C, H, W) return x

q = q.reshape(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3) # (batch_size, num_heads, seq_len, head_dim) k = k.reshape(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim)....

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import scipy.io import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 1. 数据加载与预处理 data = scipy.io.loadmat('newdata1_8.mat') train_x = torch.tensor(data['train_x'], dtype=torch.float32) train_y = torch.tensor(data['train_y'], dtype=torch.float32) test_x = torch.tensor(data['test_x'], dtype=torch.float32) test_y = torch.tensor(data['test_y'], dtype=torch.float32) # 数据标准化 mean = train_x.mean(dim=0) std = train_x.std(dim=0) train_x = (train_x - mean) / (std + 1e-8) test_x = (test_x - mean) / (std + 1e-8) # 划分验证集 train_x, val_x, train_y, val_y = train_test_split( train_x.numpy(), train_y.numpy(), test_size=0.2, random_state=42 ) train_x, val_x = torch.tensor(train_x), torch.tensor(val_x) train_y, val_y = torch.tensor(train_y), torch.tensor(val_y) # 创建DataLoader batch_size = 128 train_dataset = TensorDataset(train_x, train_y) val_dataset = TensorDataset(val_x, val_y) test_dataset = TensorDataset(test_x, test_y) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) # 1. 模型定义（替换方案一的模型部分） class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_channels != out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride), nn.BatchNorm1d(out_channels) ) def forward(self, x): residual = self.shortcut(x) x = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x))) x = self.bn2(self.conv2(x)) x += residual return nn.ReLU()(x) class FatigueResNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): super().__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(64) self.layer1 = self.make_layer(64, 2, stride=1) self.layer2 = self.make_layer(128, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc = nn.Linear(128, num_classes) def make_layer(self, out_channels, blocks, stride=1): layers = [ResidualBlock(self.in_channels, out_channels, stride)] self.in_channels = out_channels for _ in range(1, blocks): layers.append(ResidualBlock(out_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = x.unsqueeze(1) x = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x))) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) return self.fc(x) # 2. 训练配置（使用混合精度加速） from torch.amp import GradScaler, autocast with autocast(device_type='cuda'): device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = FatigueResNet().to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) scaler = GradScaler() scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) # 3. 修改训练循环（使用混合精度） for epoch in range(50): model.train() train_loss = 0 for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() with autocast(device_type='cuda'): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels.argmax(dim=1)) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() train_loss += loss.item() # 验证和测试部分与方案一相同 # 验证 model.eval() val_correct = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in val_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) preds = outputs.argmax(dim=1) targets = labels.argmax(dim=1) val_correct += (preds == targets).sum().item() val_acc = val_correct / len(val_dataset) scheduler.step(val_acc) print(f'Epoch {epoch+1}: Train Loss={train_loss/len(train_loader):.4f}, Val Acc={val_acc:.4f}') # 保存最佳模型 if val_acc > best_val_acc: best_val_acc = val_acc torch.save(model.state_dict(), 'best_mlp_model.pth') # 5. 测试评估 model.load_state_dict(torch.load('best_mlp_model.pth')) model.eval() test_correct = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) preds = outputs.argmax(dim=1) targets = labels.argmax(dim=1) test_correct += (preds == targets).sum().item() test_acc = test_correct / len(test_dataset) print(f'Test Accuracy: {test_acc:.4f}') 此代码报错很多，请帮我修改

if (i+1) % accumulation_steps == 0: optimizer.step() optimizer.zero_grad() #### 性能优化建议 1. **混合精度训练**： python from torch.cuda import amp scaler = amp.GradScaler() with ...

class Conv(nn.Module): """Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation).""" default_act = nn.SiLU() # default activation def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True): """Initialize Conv layer with given arguments including activation.""" super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() def forward(self, x): """Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor.""" return self.act(self.bn(self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): """Perform transposed convolution of 2D data.""" return self.act(self.conv(x)) def gcd(a, b): while b: a, b = b, a % b return a # Other types of layers can go here (e.g., nn.Linear, etc.) def _init_weights(module, name, scheme=''): if isinstance(module, nn.Conv2d) or isinstance(module, nn.Conv3d): if scheme == 'normal': nn.init.normal_(module.weight, std=.02) if module.bias is not None: nn.init.zeros_(module.bias) elif scheme == 'trunc_normal': trunc_normal_tf_(module.weight, std=.02) if module.bias is not None: nn.init.zeros_(module.bias) elif scheme == 'xavier_normal': nn.init.xavier_normal_(module.weight) if module.bias is not None: nn.init.zeros_(module.bias) elif scheme == 'kaiming_normal': nn.init.kaiming_normal_(module.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') if module.bias is not None: nn.init.zeros_(module.bias) else: # efficientnet like fan_out = module.kernel_size[0] * module.kernel_size[1] * module.out_channels fan_out //= module.groups nn.init.normal_(module.weight, 0, math.sqrt(2.0 / fan_out)) if module.bias is not None: nn.init.zeros_(module.bias) elif isinstance(module, nn.BatchNorm2d) or isinstance(module, nn.BatchNorm3d): nn.init.constant_(module.weight, 1) nn.init.constant_(module.bias, 0) elif isinstance(module, nn.LayerNorm): nn.init.constant_(module.weight, 1) nn.init.constant_(module.bias, 0) def act_layer(act, inplace=False, neg_slope=0.2, n_prelu=1): # activation layer act = act.lower() if act == 'relu': layer = nn.ReLU(inplace) elif act == 'relu6': layer = nn.ReLU6(inplace) elif act == 'leakyrelu': layer = nn.LeakyReLU(neg_slope, inplace) elif act == 'prelu': layer = nn.PReLU(num_parameters=n_prelu, init=neg_slope) elif act == 'gelu': layer = nn.GELU() elif act == 'hswish': layer = nn.Hardswish(inplace) else: raise NotImplementedError('activation layer [%s] is not found' % act) return layer def channel_shuffle(x, groups): batchsize, num_channels, height, width = x.data.size() channels_per_group = num_channels // groups # reshape x = x.view(batchsize, groups, channels_per_group, height, width) x = torch.transpose(x, 1, 2).contiguous() # flatten x = x.view(batchsize, -1, height, width) return x # Multi-scale depth-wise convolution (MSDC) class MSDC(nn.Module): def __init__(self, in_channels, kernel_sizes, stride, activation='relu6', dw_parallel=True): super(MSDC, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.kernel_sizes = kernel_sizes self.activation = activation self.dw_parallel = dw_parallel self.dwconvs = nn.ModuleList([ nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channels, self.in_channels, kernel_size, stride, kernel_size // 2, groups=self.in_channels, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.in_channels), act_layer(self.activation, inplace=True) ) for kernel_size in self.kernel_sizes ]) self.init_weights('normal') def init_weights(self, scheme=''): named_apply(partial(_init_weights, scheme=scheme), self) def forward(self, x): # Apply the convolution layers in a loop outputs = [] for dwconv in self.dwconvs: dw_out = dwconv(x) outputs.append(dw_out) if self.dw_parallel == False: x = x+dw_out # You can return outputs based on what you intend to do with them return outputs 如何使用MSDC对Conv进行改进

将y2_1和y2_2在通道维度拼接（dim=1）得到 y2 (形状: [batch, out_channels, H, W]) 4. 输出 = y1 + y2 但是，这里分支2的每个深度可分离卷积分支都使用了1x1卷积将通道数减半，然后拼接后恢复为out_channels。...

下面的函数有个么可以优化的改进的地方吗 class PreNormTransformerEncoderLayer(nn.Module): """完全自定义的 Pre-LN Transformer 层，不依赖父类实现""" def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1, batch_first=True, activation=F.gelu): super().__init__() self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) # 自注意力机制 self.self_attn = nn.MultiheadAttention( embed_dim=d_model, num_heads=nhead, dropout=dropout, batch_first=batch_first # 确保与输入维度匹配 ) # 前馈网络 self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) self.activation = activation # Dropout self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) self.dropout3 = nn.Dropout(dropout) def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None): # Pre-LN 结构 # 第1步：LayerNorm -> 自注意力 -> 残差 src_norm = self.norm1(src) src_attn, _ = self.self_attn( src_norm, src_norm, src_norm, attn_mask=src_mask, key_padding_mask=src_key_padding_mask ) src = src + self.dropout1(src_attn) # 第2步：LayerNorm -> 前馈 -> 残差 src_norm = self.norm2(src) src_ff = self.linear2(self.dropout2(self.activation(self.linear1(src_norm)))) src = src + self.dropout3(src_ff) return src

例如，代码中的src_ff = self.linear2(self.dropout2(self.activation(...)))，然后src = src + self.dropout3(src_ff)。这里可能前馈内部用了dropout2，残差用了dropout3，这样每个残差步骤都有自己的dropout，但...

class HybridBlock(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.c2f = C2f(c1=256, c2=512) self.convnext = ConvNeXtBlock(dim=512) self.attn = ChannelAttention(512) # 通道注意力 def forward(self, x): x1 = self.c2f(x) x2 = self.convnext(x) return self.attn(torch.cat([x1, x2], dim=1))这个代码在yolo的配置文件上怎么替换

x = x.permute(0, 3, 1, 2) # (N, H, W, C) -> (N, C, H, W) x = input + x return x class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-6): super().__init__() self.weight = nn....

class ConvBlock(nn.Module): def __init__( self, in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: int, stride: int = 1, padding: Optional[int] = None, dilation: int = 1, downsample: Optional[bool] = None, dropout_rate: float = 0.3, max_groups: int = 32, residual_activation: bool = False, use_deform: bool = False, mixed_precision: bool = False, groups: int = 1 ): super().__init__() self.mixed_precision = mixed_precision self.groups = groups # 判断是否需要下采样 self.needs_downsample = downsample if downsample is not None else ( (in_channels != out_channels) or (stride != 1) ) # --------------------------- # 多尺度卷积模块 (支持不同膨胀率 - 时序依赖增强) # --------------------------- kernel_sizes = [kernel_size, kernel_size + 2, kernel_size + 4] dilations = [1, 2, 4] self.multi_scale = MultiScaleConv( in_channels, in_channels, kernel_sizes, stride=stride, dilation=dilations, use_deform=use_deform ) self.norm_pre = nn.GroupNorm( self._calculate_optimal_groups(in_channels, max_groups), in_channels ) self.norm_post = nn.GroupNorm( self._calculate_optimal_groups(out_channels, max_groups), out_channels ) self.pointwise = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, bias=False, groups=self.groups) self.activation = nn.SiLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout(dropout_rate) if dropout_rate > 0 else nn.Identity() if self.needs_downsample: self.downsample = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm1d(out_channels) ) else: self.downsample = nn.Identity() # 将通道注意力移至主路径末端 self.channel_attn = ImprovedChannelAttention(out_channels, reduction=4) self._init_weights(use_deform) def _init_weights(self, use_deform: bool): if not use_deform: for branch in self.multi_scale.branches: nn.init.kaiming_normal_(branch.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') nn.init.xavier_uniform_(self.pointwise.weight) def _calculate_optimal_groups(self, channels: int, max_groups: int) -> int: valid_groups = [g for g in range(1, max_groups + 1) if channels % g == 0] return max(valid_groups) if valid_groups else 1 def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: with torch.amp.autocast(device_type='cuda', enabled=self.mixed_precision): #with torch.cuda.amp.autocast(enabled=self.mixed_precision): identity = self.downsample(x) # 提取多尺度卷积特征 out = self.multi_scale(x) # 可视化多尺度卷积特征 #self.plot_feature_map(out) out = self.norm_pre(out) out = self.activation(out) out = self.pointwise(out) out = self.norm_post(out) out = self.dropout(out) # 在残差相加前应用通道注意力 out = self.channel_attn(out) * out # 特征缩放 # 加入平滑化的残差连接 return (out + identity.to(out.dtype)).to(x.dtype)对上面的代码进行深度可分离卷积优化 # 明确 groups 参数意图 conv_layer = DeformConv1d if use_deform else ( nn.Conv1d(in_channels, in_channels, kernel_size=k, groups=in_channels) # 深度卷积 if depthwise else nn.Conv1d(in_channels, in_channels, kernel_size=k) )是否合理正确

另外，用户提到的pointwise层是nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)，这里的groups=self.groups，而self.groups在ConvBlock的初始化中被设定为参数groups，默认是1。所以这里的逐点...

class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=16): super().__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction), nn.ReLU(), nn.Linear(in_channels // reduction, in_channels), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) class HS_PFN(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, depth_mult=1.0, expansion=1.0, act='silu'): super().__init__() hidden_channels = int(out_channels * expansion) self.channel_attn = ChannelAttention(in_channels) self.conv1 = ConvNormLayer(in_channels, hidden_channels, 1, 1, act=act) self.conv2 = ConvNormLayer(in_channels, hidden_channels, 3, 1, padding=1, act=act) self.bottlenecks = nn.Sequential(*[ RepVggBlock(hidden_channels, hidden_channels, act=act) for _ in range(round(3 * depth_mult)) ]) if hidden_channels != out_channels: self.conv3 = ConvNormLayer(hidden_channels, out_channels, 1, 1, act=act) else: self.conv3 = nn.Identity() def forward(self, x): x = self.channel_attn(x) x_1 = self.conv1(x) x_1 = self.bottlenecks(x_1) x_2 = self.conv2(x) return self.conv3(x_1 + x_2)这些代码如何改进rtdetr

x_1 = self.conv1(x) * weights[:,0].view(b,1,1,1) x_2 = self.conv2(x) * weights[:,1].view(b,1,1,1) return self.conv3(x_1 + x_2) #### 改进方案2：跨阶段特征融合 python class CrossStagePFN(HS_...

可以结合下面FasterNet_Block的代码再补充介绍一下FasterNet Block和PWConv： class Faster_Block(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div=4, mlp_ratio=2, drop_path=0.1, layer_scale_init_value=0.0, pconv_fw_type='split_cat' ): super().__init__() self.dim = dim self.mlp_ratio = mlp_ratio self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity() self.n_div = n_div mlp_hidden_dim = int(dim * mlp_ratio) mlp_layer = [ Conv(dim, mlp_hidden_dim, 1), nn.Conv2d(mlp_hidden_dim, dim, 1, bias=False) ] self.mlp = nn.Sequential(*mlp_layer) self.spatial_mixing = PConv(dim) if layer_scale_init_value > 0: self.layer_scale = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones((dim)), requires_grad=True) self.forward = self.forward_layer_scale else: self.forward = self.forward def forward(self, x): shortcut = x x = self.spatial_mixing(x) x = shortcut + self.drop_path(self.mlp(x)) return x def forward_layer_scale(self, x): shortcut = x x = self.spatial_mixing(x) x = shortcut + self.drop_path( self.layer_scale.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * self.mlp(x)) return x

$$ \text{PWConv}(X) = W_2(\sigma(W_1X + b_1)) + b_2 $$ 其中$W_1, W_2$为1x1卷积核，$\sigma$为激活函数 二、完整前向传播流程 $$ X_{out} = X_{in} + \text{DropPath}(\text{LayerScale} \circ \text{PWConv}...

import time import math from functools import partial from typing import Optional, Callable import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.utils.checkpoint as checkpoint from einops import rearrange, repeat from timm.models.layers import DropPath, to_2tuple, trunc_normal_ try: from mamba_ssm.ops.selective_scan_interface import selective_scan_fn, selective_scan_ref except: pass # an alternative for mamba_ssm (in which causal_conv1d is needed) try: from selective_scan import selective_scan_fn as selective_scan_fn_v1 from selective_scan import selective_scan_ref as selective_scan_ref_v1 except: pass DropPath.__repr__ = lambda self: f"timm.DropPath({self.drop_prob})" def flops_selective_scan_ref(B=1, L=256, D=768, N=16, with_D=True, with_Z=False, with_Group=True, with_complex=False): """ u: r(B D L) delta: r(B D L) A: r(D N) B: r(B N L) C: r(B N L) D: r(D) z: r(B D L) delta_bias: r(D), fp32 ignores: [.float(), +, .softplus, .shape, new_zeros, repeat, stack, to(dtype), silu] """ import numpy as np # fvcore.nn.jit_handles def get_flops_einsum(input_shapes, equation): np_arrs = [np.zeros(s) for s in input_shapes] optim = np.einsum_path(equation, *np_arrs, optimize="optimal")[1] for line in optim.split("\n"): if "optimized flop" in line.lower(): # divided by 2 because we count MAC (multiply-add counted as one flop) flop = float(np.floor(float(line.split(":")[-1]) / 2)) return flop assert not with_complex flops = 0 # below code flops = 0 if False: ... """ dtype_in = u.dtype u = u.float() delta = delta.float() if delta_bias is not None: delta = delta + delta_bias[..., None].float() if delta_softplus: delta = F.softplus(delta) batch, dim, dstate = u.shape[0],

$$h_{t} = A \cdot h_{t-1} + B \cdot x_{t},\quad y_{t} = C \cdot h_{t} + D \cdot x_{t}$$ 其中$A,B,C,D$为可学习参数，$h_t$为隐藏状态。 - selective_scan_fn：优化实现，使用CUDA内核融合计算步骤，减少...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import random_split, DataLoader import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report import seaborn as sns import os import argparse from PIL import Image # 设置中文字体显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示异常 # 设置随机种子，保证结果可复现 torch.manual_seed(42) np.random.seed(42) # 定义VGG网络 - 适配自定义数据集（VGG16简化版） class VGGCustom(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size=(3, 224, 224)): super(VGGCustom, self).__init__() self.input_size = input_size # VGG核心：多个3x3卷积堆叠 + 最大池化 self.features = nn.Sequential( # 第一组：2个卷积层 + 池化 nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 224x224 -> 112x112 # 第二组：2个卷积层 + 池化 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 112x112 -> 56x56 # 第三组：3个卷积层 + 池化 nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 56x56 -> 28x28 # 第四组：3个卷积层 + 池化 nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 28x28 -> 14x14 # 第五组：3个卷积层 + 池化 nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 14x14 -> 7x7 nn.Dropout2d(p=0.4) ) # 计算全连接层输入维度 with torch.no_grad(): dummy_input = torch.zeros(1, *input_size) features_output = self.features(dummy_input) fc_input_dim = features_output.view(1, -1).size(1) # 分类层 self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(fc_input_dim, 4096), nn.BatchNorm1d(4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 4096), nn.BatchNorm1d(4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, num_classes) ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x # 创建不同配置的VGG变体模型 def vgg_custom_basic(num_classes, input_size=(3, 224, 224)): """基础版VGG（类似VGG16），适合自定义数据集""" return VGGCustom(num_classes=num_classes, input_size=input_size) def vgg_custom_lite(num_classes, input_size=(3, 224, 224)): """轻量版VGG（减少卷积通道数），适合小数据集或显存有限的情况""" model = VGGCustom(num_classes=num_classes, input_size=input_size) # 减少卷积层通道数，降低参数量 model.features = nn.Sequential( # 第一组 nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 第二组 nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 第三组 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 第四组 nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 第五组 nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Dropout2d(p=0.4) ) # 重新计算全连接层输入维度 with torch.no_grad(): dummy_input = torch.zeros(1, *input_size) features_output = model.features(dummy_input) fc_input_dim = features_output.view(1, -1).size(1) # 调整分类层 model.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(fc_input_dim, 2048), # 减少全连接层维度 nn.BatchNorm1d(2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(2048, 1024), nn.BatchNorm1d(1024), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(1024, num_classes) ) return model # 数据加载与预处理 - 适配自定义数据集 def load_data(data_path, input_size=(224, 224), train_ratio=0.7, val_ratio=0.2): mean = (0.485, 0.456, 0.406) # ImageNet均值 std = (0.229, 0.224, 0.225) # ImageNet标准差 train_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(input_size), transforms.RandomCrop(input_size, padding=16), transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.RandomRotation(15), transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.1), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean, std), transforms.RandomErasing(p=0.3, scale=(0.02, 0.25)), ]) val_test_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(input_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean, std), ]) full_dataset = datasets.ImageFolder(root=data_path, transform=train_transform) class_names = full_dataset.classes num_classes = len(class_names) print(f"已加载自定义数据集，共 {num_classes} 个类别: {class_names}") # 划分数据集 total_size = len(full_dataset) train_size = int(train_ratio * total_size) val_size = int(val_ratio * total_size) test_size = total_size - train_size - val_size train_dataset, val_dataset, test_dataset = random_split( full_dataset, [train_size, val_size, test_size], generator=torch.Generator().manual_seed(42) ) # 替换验证集和测试集的transform val_dataset.dataset.transform = val_test_transform test_dataset.dataset.transform = val_test_transform # 创建数据加载器（VGG参数量较大，可适当减小batch_size） train_loader = DataLoader( train_dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=2, pin_memory=True ) val_loader = DataLoader( val_dataset, batch_size=16, shuffle=False, num_workers=2, pin_memory=True ) test_loader = DataLoader( test_dataset, batch_size=16, shuffle=False, num_workers=2, pin_memory=True ) return train_loader, val_loader, test_loader, class_names, num_classes, mean, std # 训练模型（保持原有流程，适配VGG） def train_model(model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, scheduler, device, epochs=100, start_epoch=0, best_val_acc=0.0): model.train() train_losses, train_accs, val_losses, val_accs = [], [], [], [] if start_epoch > 0: try: history = torch.load(f'models/training_history_{type(model).__name__}_custom.pth') train_losses, train_accs, val_losses, val_accs = history['train_losses'], history['train_accs'], history[ 'val_losses'], history['val_accs'] print(f"已加载训练历史，从第 {start_epoch+1} 轮开始训练") except: print("无法加载训练历史，将重新记录") train_losses = [0] * start_epoch train_accs = [0] * start_epoch val_losses = [0] * start_epoch val_accs = [0] * start_epoch for epoch in range(start_epoch, epochs): running_loss, correct, total = 0.0, 0, 0 start_time = time.time() model.train() for inputs, targets in train_loader: inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() _, predicted = outputs.max(1) total += targets.size(0) correct += predicted.eq(targets).sum().item() epoch_train_loss = running_loss / len(train_loader) epoch_train_acc = 100.0 * correct / total train_losses.append(epoch_train_loss) train_accs.append(epoch_train_acc) val_loss, val_acc = evaluate_on_val(model, val_loader, criterion, device) val_losses.append(val_loss) val_accs.append(val_acc) scheduler.step() end_time = time.time() if val_acc > best_val_acc: best_val_acc = val_acc torch.save(model, f'models/best_{type(model).__name__}_custom.pth') print(f"已保存最佳模型，验证准确率: {val_acc:.2f}%") save_checkpoint({ 'epoch': epoch + 1, 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), 'scheduler_state_dict': scheduler.state_dict(), 'best_val_acc': best_val_acc, }, f'models/checkpoint_{type(model).__name__}_custom.pth') torch.save({ 'train_losses': train_losses, 'train_accs': train_accs, 'val_losses': val_losses, 'val_accs': val_accs, }, f'models/training_history_{type(model).__name__}_custom.pth') print( f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}, ' f'Train Loss: {epoch_train_loss:.4f}, Train Acc: {epoch_train_acc:.2f}%, ' f'Val Loss: {val_loss:.4f}, Val Acc: {val_acc:.2f}%, ' f'Time: {end_time - start_time:.2f}s' ) return train_losses, train_accs, val_losses, val_accs # 验证集评估 def evaluate_on_val(model, val_loader, criterion, device): model.eval() val_loss, correct, total = 0, 0, 0 with torch.no_grad(): for inputs, targets in val_loader: inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) val_loss += loss.item() _, predicted = outputs.max(1) total += targets.size(0) correct += predicted.eq(targets).sum().item() return val_loss / len(val_loader), 100.0 * correct / total # 测试集评估（增强可视化功能） def evaluate_model(model, test_loader, device, class_names, mean, std): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 total = 0 all_targets = [] all_predicted = [] all_inputs = [] # 保存图像用于定性可视化 criterion = nn.CrossEntropyLoss() with torch.no_grad(): for inputs, targets in test_loader: all_inputs.append(inputs) # 收集输入图像 inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) test_loss += loss.item() _, predicted = outputs.max(1) total += targets.size(0) correct += predicted.eq(targets).sum().item() all_targets.extend(targets.cpu().numpy()) all_predicted.extend(predicted.cpu().numpy()) test_loss /= len(test_loader) test_acc = 100.0 * correct / total print(f'Test Loss: {test_loss:.4f}, Test Acc: {test_acc:.2f}%') # 计算混淆矩阵和分类报告 cm = confusion_matrix(all_targets, all_predicted) report = classification_report( all_targets, all_predicted, target_names=class_names, labels=list(range(len(class_names))), output_dict=True ) print("分类报告：") print(classification_report( all_targets, all_predicted, target_names=class_names, labels=list(range(len(class_names))) )) # 定量可视化：性能指标图表 plot_quantitative_metrics(report, class_names, model) # 定性可视化：预测案例展示 all_inputs = torch.cat(all_inputs, dim=0) visualize_predictions(all_inputs, all_targets, all_predicted, class_names, mean, std, model) return test_loss, test_acc, cm, class_names # 定量可视化：各类别性能指标对比 def plot_quantitative_metrics(report, class_names, model): metrics = ['precision', 'recall', 'f1-score'] data = {m: [report[cls][m] for cls in class_names] for m in metrics} # 绘制类别性能对比图 x = np.arange(len(class_names)) width = 0.25 fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6)) rects1 = ax.bar(x - width, data['precision'], width, label='精确率') rects2 = ax.bar(x, data['recall'], width, label='召回率') rects3 = ax.bar(x + width, data['f1-score'], width, label='F1分数') ax.set_xlabel('类别') ax.set_ylabel('分数') ax.set_title(f'{type(model).__name__} 各类别性能指标') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(class_names, rotation=45) ax.legend() # 在柱状图上标注数值 def autolabel(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() ax.annotate(f'{height:.2f}', xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height), xytext=(0, 3), textcoords="offset points", ha='center', va='bottom') autolabel(rects1) autolabel(rects2) autolabel(rects3) plt.tight_layout() plt.savefig(f'class_metrics_{type(model).__name__}_custom.png') plt.show() # 绘制总体性能指标 overall = report['weighted avg'] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) ax.bar(metrics, [overall[m] for m in metrics], color=['#4CAF50', '#2196F3', '#FFC107']) ax.set_ylim(0, 1.0) ax.set_title(f'{type(model).__name__} 总体性能指标') for i, v in enumerate([overall[m] for m in metrics]): ax.text(i, v + 0.02, f'{v:.2f}', ha='center') plt.savefig(f'overall_metrics_{type(model).__name__}_custom.png') plt.show() # 定性可视化：展示正确和错误预测的案例 def visualize_predictions(images, targets, predictions, class_names, mean, std, model): def denormalize(tensor): tensor = tensor.clone() for t, m, s in zip(tensor, mean, std): t.mul_(s).add_(m) return tensor.clamp(0, 1) # 筛选正确和错误的预测索引 correct_indices = [i for i in range(len(targets)) if targets[i] == predictions[i]] incorrect_indices = [i for i in range(len(targets)) if targets[i] != predictions[i]] # 各选10个样本 num_samples = 10 correct_samples = correct_indices[:num_samples] incorrect_samples = incorrect_indices[:num_samples] # 展示正确预测的案例 if correct_samples: fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(15, 6)) fig.suptitle(f'{type(model).__name__} - 正确预测案例', fontsize=16) axes = axes.flatten() for i, idx in enumerate(correct_samples): ax = axes[i] img = denormalize(images[idx]).permute(1, 2, 0).numpy() ax.imshow(img) ax.set_title(f"真实: {class_names[targets[idx]]}\n预测: {class_names[predictions[idx]]}") ax.axis('off') plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.95]) plt.savefig(f'correct_predictions_{type(model).__name__}_custom.png') plt.show() # 展示错误预测的案例 if incorrect_samples: fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(15, 6)) fig.suptitle(f'{type(model).__name__} - 错误预测案例', fontsize=16) axes = axes.flatten() for i, idx in enumerate(incorrect_samples): ax = axes[i] img = denormalize(images[idx]).permute(1, 2, 0).numpy() ax.imshow(img) ax.set_title(f"真实: {class_names[targets[idx]]}\n预测: {class_names[predictions[idx]]}") ax.axis('off') plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.95]) plt.savefig(f'incorrect_predictions_{type(model).__name__}_custom.png') plt.show() # 保存/加载检查点 def save_checkpoint(state, filename): torch.save(state, filename) def load_checkpoint(model, optimizer, scheduler, filename): try: checkpoint = torch.load(filename) model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) scheduler.load_state_dict(checkpoint['scheduler_state_dict']) return model, optimizer, scheduler, checkpoint['epoch'], checkpoint['best_val_acc'] except: print("无法加载检查点，将从头开始训练") return model, optimizer, scheduler, 0, 0.0 # 模型统计信息 def count_parameters(model): return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) def count_flops(model, input_size=(3, 224, 224)): device = next(model.parameters()).device model.eval() x = torch.rand(1, *input_size).to(device) try: from thop import profile flops, _ = profile(model, inputs=(x,)) return flops / 1e9 # VGG参数量大，用G为单位 except ImportError: print("请安装thop库计算FLOPs: pip install thop") return None # 主函数 def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='VGG用于自定义数据集图像识别') parser.add_argument('--data_path', type=str, required=True, help='自定义数据集根目录路径') parser.add_argument('--model', type=str, default='vgg_custom_basic', choices=['vgg_custom_basic', 'vgg_custom_lite']) # 新增VGG模型选项 parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100) parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.0005) # VGG学习率可适当减小 parser.add_argument('--input_size', type=int, nargs=2, default=[224, 224], help='输入图像尺寸 (width height)') parser.add_argument('--resume', action='store_true') args = parser.parse_args() device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"使用设备: {device}") os.makedirs('models', exist_ok=True) # 加载数据 train_loader, val_loader, test_loader, class_names, num_classes, mean, std = load_data( data_path=args.data_path, input_size=tuple(args.input_size), train_ratio=0.7, val_ratio=0.2 ) print( f"数据划分: 训练集 {len(train_loader.dataset)} 样本, 验证集 {len(val_loader.dataset)} 样本, 测试集 {len(test_loader.dataset)} 样本") # 创建VGG模型 input_size = (3, args.input_size[0], args.input_size[1]) model_dict = { 'vgg_custom_basic': vgg_custom_basic, 'vgg_custom_lite': vgg_custom_lite, } model = model_dict[args.model](num_classes=num_classes, input_size=input_size).to(device) print(f"使用模型: {args.model}，输入尺寸: {input_size}") # 定义训练组件（VGG适合用SGD+动量） criterion = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) # VGG常用SGD优化器 scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=args.epochs, eta_min=1e-6) # 模型统计信息（VGG参数量远大于AlexNet） params = count_parameters(model) flops = count_flops(model, input_size=input_size) print(f"模型参数量: {params / 1e6:.2f} M") print(f"模型FLOPs: {flops:.2f} G" if flops else "未计算FLOPs") # 从检查点续训 start_epoch, best_val_acc = 0, 0.0 if args.resume: model, optimizer, scheduler, start_epoch, best_val_acc = load_checkpoint( model, optimizer, scheduler, f'models/checkpoint_{type(model).__name__}_custom.pth' ) # 训练模型 print("开始训练模型...") train_losses, train_accs, val_losses, val_accs = train_model( model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, scheduler, device, args.epochs, start_epoch, best_val_acc ) # 评估模型 best_model = torch.load(f'models/best_{type(model).__name__}_custom.pth') best_model.to(device) print("开始评估模型...") test_loss, test_acc, cm, class_names = evaluate_model(best_model, test_loader, device, class_names, mean, std) # 保存最终模型 torch.save(model, f'models/{args.model}_custom_final.pth') print(f"最终模型已保存至 models/{args.model}_custom_final.pth") # 训练曲线可视化 plt.figure(figsize=(14, 6)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(train_losses, label='训练损失') plt.plot(val_losses, label='验证损失') plt.xlabel('轮数') plt.ylabel('损失') plt.legend() plt.title(f'{args.model}损失曲线') plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(train_accs, label='训练准确率') plt.plot(val_accs, label='验证准确率') plt.xlabel("轮数") plt.ylabel('准确率 (%)') plt.legend() plt.title(f'{args.model}准确率曲线') plt.tight_layout() plt.savefig(f'training_curves_{args.model}_custom.png') plt.show() # 混淆矩阵可视化 plt.figure(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=class_names, yticklabels=class_names) plt.xlabel('预测标签') plt.ylabel('实际标签') plt.title(f'{args.model}混淆矩阵') plt.tight_layout() plt.savefig(f'confusion_matrix_{args.model}_custom.png') plt.show() if __name__ == "__main__": main() 分析上面的代码

T_max=epochs, eta_min=1e-6) # 余弦退火 - **优化器**：SGD+动量（经典VGG配置） - **学习率调度**：余弦退火实现精细调优 - **正则化**：双重Dropout（卷积层+全连接层）+标签平滑 --- #### 4. **评估与...

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

- import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。 - torch_distributed_zero_first：用于在分布式训练中同步所有进程的执行顺序。 - init_torch_seeds：用于初始化PyTorch的随机数种子。 - ...

import torch from fvcore.nn import FlopCountAnalysis from vit_model import Attention def main(): # Self-Attention a1 = Attention(dim=512, num_heads=1) a1.proj = torch.nn.Identity() # remove Wo # Multi-Head Attention a2 = Attention(dim=512, num_heads=8) # [batch_size, num_tokens, total_embed_dim] t = (torch.rand(32, 1024, 512),) flops1 = FlopCountAnalysis(a1, t) print("Self-Attention FLOPs:", flops1.total()) flops2 = FlopCountAnalysis(a2, t) print("Multi-Head Attention FLOPs:", flops2.total()) 小白，解释一下这段什么意思

好的，我需要帮助用户理解他们提供的Python代码中使用PyTorch和FlopCountAnalyzer计算自注意力和多头注意力机制FLOPs的原理和实现细节。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，看看是否有相关的背景信息可以利用。 ...

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