Фк факел состав: Факел — состав команды 2020/2021

Факел — состав команды 2020/2021

Факел Воронеж — Расширенный состав 20/21

ФК «Факел»

Новости

АО «ВМП «АВИТЕК» является одним из учредителей ассоциации ФК «Факел».  Генеральный директор АО «ВМП «АВИТЕК» Александр Владимирович Иванов является Президентом футбольного клуба «Факел»

В 2019 году команда «Факел» (заводская команда АО «ВМП «АВИТЕК») принимала участие в  Первенстве МФФ «Золотое Кольцо- 2019» среди команд III дивизиона.

Уверенная игра, сильный состав и сплочённость помогли «Факелу» занять почётное второе место в Первенстве МФФ «Золотое кольцо» .

В течение всего турнира «Факел» шел в лидерских позициях и оставался одним из претендентов на призовые места. За победой наши футболисты ездили в Иваново, Владимир, Череповец и другие города России, а также гостеприимно встречали соперников на домашнем стадионе ВятСШОР.  Убедительная победа над командой «Агат» (Гаврилов-Ям) (9 октября 2019г.), стала красивым и громким завершением всего турнира.

Календарь игр Первенства МФФ «Золотое Кольцо- 2019». Результаты матчей:

По итогам Первенства «Факел» стал лучшей командой турнира по количеству забитых мячей (69).

В. Шихов стал лучшим бомбардиром первенства «Золотое кольцо». При поддержке своей команды, он реализовал 22 голевых удара в течение турнира.

ФК «Факел» выражает благодарность президенту клуба А.В. Иванову за большой вклад в развитие заводской команды, администрации и персоналу стадиона «ВятСШОР» за замечательное отношение, и всем болельщикам, которые следили за играми и приходили на стадион, за поддержку и возрастающий интерес .

2020 год

По итогам Первенства ММФ «Золотое кольцо» среди команд III дивизиона ФК «Факел» занял четвертое место. Результат не самый лучший, если учитывать, что в позапрошлом сезоне команда завоевала чемпионский титул, а в 2019 году стала серебряным призером.

В 2020 году «Факел» играл в ранге чемпиона, и на него практически все команды настраивались особым образом, серьезная борьба велась в каждом матче. К тому же команда провела два сезона на пике, и определенный спад ожидался. Во многом на ситуацию повлияла и пандемия коронавируса. Как отмечает Алексей Орлов, команде не хватило сезонной подготовки. В полноценном графике подготовки «Факела» к соревнованиям всегда были предусмотрены два тренировочных сбора и, за счет игровой практики в предсезонных турнирах, спортсмены плавно входили в сезон. В этом же чемпионате вся подготовка была скомкана: футболисты «Факела» провели только один полноценный тренировочный сбор, который тренерский состав умышленно форсировал, давая большую физическую нагрузку, чтобы подготовить к первым играм. Это и сыграло злую шутку — в середине чемпионата команда просела. Чтобы подтянуть силы был необходим какой-то промежуток времени, а его, к сожалению не было. И все же начал «Факел» достаточно бодро. Если не считать ничьей с «Агатом», следом были три убедительные победы. После — крупное поражение «Вологде» (счет матча 0:5). Эта игра, по оценкам спортивных критиков, была хорошей и равной, но все же стала самой крупной победой будущего чемпиона в сезоне.

Так получилось, что с командой «Агат» у наших футболистов были сыграны две ничьи в этом сезоне. Как раз они стали ключевыми моментами, которые повлияли на место «Факела» в итоговой турнирной таблице.

В домашних матчах при раной игре наша команда также уступила футболистам Череповца, Вологды. Но, не смотря на это, согласно статистике в этом сезоне дома «Факел» играл лучше, чем на выезде.

Окончание сезона еще омрачилось для команды и болельщиков печальными событиями – ушел из жизни основатель и директор клуба Даниил Медведев. Для футболистов, тренерского штаба и руководства это был полный шок. По окончании 40 дней со смерти Даниила Вячеславовича президент ФК «Факел» генеральный директор АО «ВМП «АВИТЕК» и АО «КМП» А.В. Иванов назначил на должность директора клуба Алексея Орлова, который последние четыре сезона возглавлял тренерский штаб команды. Именно под его руководством кировчане добились крупных успехов, став победителями и призерами первенства межрегиональной федерации «Золотое кольцо». Алексей Михаилович родился 5 июля 1986 года. Свою карьеру профессионального футболиста он начал в кировском «Динамо». После несколько сезонов играл за «Текстильщик» (Иваново), под руководством известных в прошлом футболистов, а ныне тренеров Д.В. Парфенова и В.В. Евсеева.

В свою очередь главным тренером команды назначен известный кировский футболист, воспитанник «Динамо» Александр Захлестин. В разные годы он выступал в клубах первого и второго дивизионов. С 2017 года – в составе «Факела», с позапрошлого сезона – играющий тренер команды. Теперь главное грамотно настроиться на следующий сезон, отработать новые тактические схемы и связки игроков. Распределить физические нагрузки.

Игроки команды «Факел». I этап. Курская область. Юноши. Младшая группа

Вход/Регистрация

Абакан

Абакан

Анадырь

Архангельск

Астрахань

Барнаул

Белгород

Благовещенск

Брянск

Великий Новгород

Владивосток

Владикавказ

Владимир

Волгоград

Вологда

Воронеж

Горно-Алтайск

Грозный

Екатеринбург

Иваново

Ижевск

Иркутск

Йошкар-Ола

Казань

Калининград

Калуга

Кемерово

Киров

Кострома

Краснодар

Красноярск

Курган

Курск

Кызыл

Липецк

Магадан

Магас

Майкоп

Махачкала

Москва

Московская область

Мурманск

Нальчик

Нарьян-Мар

Нижний Новгород

Новосибирск

Омск

Оренбург

Пенза

Пермь

Петрозаводск

Петропавловск-Камчатский

Псков

Ростов-на-Дону

Рязань

Салехард

Самара

Санкт-Петербург

Саранск

Саратов

Севастополь

Симферополь

Смоленск

Ставрополь

Сыктывкар

Тамбов

Тверь

Томск

Тула

Тюмень

Улан-Удэ

Ульяновск

Уфа

Хабаровск

Ханты-Мансийск

Чебоксары

Челябинск

Черкесск

Чита

Элиста

Южно-Сахалинск

Якутск

Ярославль

Всероссийские соревнования юных футболистов Кожаный мяч

Факел — Томь

Основной состав

Запасной состав

Основной состав

Запасной состав

Состав команды Факел — Спорт Mail.ru

Состав команды

«Факела» (Воронеж) больше нет :: Футбол :: РБК Спорт

Вчера в Воронеже на заседании попечительского совета местного футбольного клуба было принято решение о переименовании ФК «Факел» в ФК «Воронеж», сообщает наш корреспондент Александр Ткаченко.

Читайте нас в

Фото: ИТАР-ТАСС

Вставших у руля клуба людей меньше всего побеспокоило общественное мнение болельщиков, выступивших категорически против переименования их любимого клуба. Высказывалось мнение, что команда будет переименована в «Энергию» (именно такое название носит женская футбольная команда, где работал нынешний президент воронежцев Эдуард Саенко), однако в итоге команда была просто названа «Воронеж». Уже сейчас команда потеряла всех своих ведущих игроков и не имеет никаких перспектив к усилению состава.

На должность главного тренера назначен Виктор Лосев, имеющий опыт работы в этом качестве только с коллективами физической культуры. И, наконец само название «Факел», которое носила команда, бывшая флагманом всего футбола Центрально-Черноземного региона, прекратило свое существование. Очевидно, что у теперь уже ФК «Воронеж» все шансы повторить бесславный путь «Балтики», «Жемчужины» и «Локомотива» из Нижнего Новгорода, за 2-3 сезона скатившихся из высшего дивизиона во второй. То, что это будет уже не «Факел», для воронежских болельщиков слабое утешение.

Состав еще моделей — видение

Эй, ребята, я хочу создать такую ​​модель:

Мне нужно знать, ошибся ли я. Потому что я не уверен в коде:

  импорт torch.nn как nn
из torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url
импортная математика
# ResNet ###### BLOCCHI ######################################################################
def conv3x3 (in_planes, out_planes, stride = 1):
    "" "convoluzione 3x3 con padding di 1" ""
    return nn.Conv2d (in_planes, out_planes, kernel_size = 3, stride = stride, padding = 1, bias = False)

класс BasicBlock (nn.Модуль):
    расширение = 1

    def __init __ (self, inplanes, planes, stride = 1, downsample = None):
        super (BasicBlock, сам) .__ init __ ()
        self.conv1 = conv3x3 (inplanes, плоскости, шаг)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d (самолеты)
        self.relu = nn.ReLU (inplace = True)
        self.conv2 = conv3x3 (плоскости, плоскости)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d (самолеты)
        self.downsample = субдискретизация
        self.stride = шаг

    def вперед (self, x):
        остаток = x

        out = self.conv1 (x)
        out = self.bn1 (ушел)
        out = self.relu (выход)

        out = self.conv2 (выход)
        out = self.bn2 (выход)

        если self.downsample не равен None:
            остаток = self.downsample (x)

        out + = остаток
        out = self.relu (выход)

        вернуться


класс Узкое место (nn.Module):
    расширение = 4

    def __init __ (self, inplanes, planes, stride = 1, downsample = None):
        super (Узкое место, сам) .__ init __ ()
        self.conv1 = nn.Conv2d (inplanes, planes, размер_ядра = 1, смещение = False)
        себя.bn1 = nn.BatchNorm2d (самолеты)
        self.conv2 = nn.Conv2d (самолеты, самолеты, размер_ядра = 3, stride = stride,
                               padding = 1, bias = False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d (самолеты)
        self.conv3 = nn.Conv2d (плоскости, плоскости * 4, размер_ядра = 1, смещение = False)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d (плоскости * 4)
        self.relu = nn.ReLU (inplace = True)
        self.downsample = субдискретизация
        self.stride = шаг

    def вперед (self, x):
        остаток = x

        out = self.conv1 (x)

        out = self.bn1 (выход)
        out = self.relu (выход)

        out = self.conv2 (выход)
        out = self.bn2 (выход)
        out = self.relu (выход)

        out = self.conv3 (выход)
        out = self.bn3 (выход)

        если self.downsample не равен None:
            остаток = self.downsample (x)

        out + = остаток
        out = self.relu (выход)

        вернуться


#################################################################################################### #############

################ ENCODER CON RESNET ##########################

#################################################################################################### #############
класс Encoder (nn.Модуль):

    def __init __ (себя, блок, слои):
        self.inplanes = 64
        super (кодировщик, сам) .__ init __ ()
        self.conv1 = nn.Conv2d (3, 64, размер_ядра = 7, шаг = 2, отступ = 3,
                               bias = False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d (64)
        self.relu = nn.ReLU (inplace = True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d (размер_ядра = 3, шаг = 2, отступ = 1) #, return_indices = True)
        self.layer1 = self._make_layer (блок, 64, слои [0])
        self.layer2 = self._make_layer (блок, 128, слои [1], stride = 2)
        self.layer3 = self._make_layer (блок, 256, слои [2], stride = 2)
        self.layer4 = self._make_layer (блок, 512, слои [3], stride = 2)
        self.avgpool = nn.AvgPool2d (7, шаг = 1)
        self.fc = nn.Linear (512 * расширение блока, 1000)
        для m в self.modules ():
            если isinstance (m, nn.Conv2d):
                n = m.kernel_size [0] * m.kernel_size [1] * m.out_channels
                m.weight.data.normal_ (0, math.sqrt (2. / n))
            elif isinstance (m, nn.BatchNorm2d):
                m.weight.data.fill_ (1)
                m.bias.data.zero_ ()

    def _make_layer (self, block, плоскости, блоки, stride = 1):
        downsample = Нет
        если шаг! = 1 или self.inplanes! = planes * block.expansion:
            субдискретизация = nn.Sequential (
                nn.Conv2d (self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size = 1, stride = stride, bias = False),
                nn.BatchNorm2d (плоскости * блок.расширение),
            )

        Layers = []
        слои.append (block (self.inplanes, planes, stride, downsample))
        self.inplanes = плоскости * block.expansion
        для i в диапазоне (1, блоки):
            Layers.append (блок (самолеты, самолеты))

        return nn.Sequential (* слои)

    def вперед (self, x):
        x = self.conv1 (x)

        х = self.bn1 (х)
        х = self.relu (х)

        x = self.maxpool (x)

        x = self.layer1 (x)
        х = self.layer2 (х)
        x = self.layer3 (x)
        х = самослой4 (х)

        х = self.avgpool (х)
        х = х.вид (x.size (0), -1)
        х = self.fc (х)

        вернуть х


def create_encoder (pretrained = False):
    model = Encoder (Bottleneck, [3, 4, 6, 3]) # Con questi parameter è una resnet50

    если предварительно обучен:
        state_dict = load_state_dict_from_url ('https://download.pytorch.org/models/resnext50_32x4d-7cdf4587.pth') #URL verificato
        model.load_state_dict (state_dict)

    ###### Добавление слоя кодировщика с подсказками
    model.fc = nn.Sequential (
            nn.Linear (2048, 1024),
            nn.ReLU (),
            nn.Linear (1024, 512),
            nn.ReLU (),
            nn.Linear (512, 256),
            nn.ReLU (),
            nn.Linear (256, 128),
            nn.ReLU (),
            nn.Linear (128, 64),
            nn.ReLU ())

    модель возврата

Encoder = create_encoder (Истина)


################ USCITA ENCODER = 7x7x64

класс AutoEncoder (nn.Module):
    def __init __ (себя,):
        super (AutoEncoder, сам) .__ init __ ()
        self.encoder = кодировщик
        self.decoder = nn.Sequential (
            nn.ConvTranspose2d (64, 64, 3),
            nn.ConvTranspose2d (64, 64, 3),
            nn.ReLU (),
            nn.ConvTranspose2d (64, 128, 3),
            nn.ConvTranspose2d (128, 128, 3),
            nn.ReLU (),
            nn.ConvTranspose2d (128, 256, 3),
            nn.ConvTranspose2d (256, 256, 3),
            nn.ReLU (),
            nn.ConvTranspose2d (256, 512, 3),
            nn.ConvTranspose2d (512, 512, 3),
            nn.ReLU (),
            nn.ConvTranspose2d (512, 1024, 3),
            nn.ConvTranspose2d (1024, 3, 3))

    def вперед (self, x):
        код = сам.кодировщик (x)
        реконструировано = self.decoder (код)

        код возврата, реконструированный

класс Ciccio (nn.Module):
    def __init __ (сам):
        супер (Чиччо, я)
        self.encoder = кодировщик
        self.ciccio = nn.Sequential (nn.Linear (64, 2), nn.Relu ())


    def вперед (self, x):
        код = self.encoder (x)
        ciccio = self.ciccio (код)
        вернуть Чиччо

класс Pippo (nn.Module):
    def __init __ (сам):
        супер (Пиппо, я)
        self.encoder = кодировщик
        self.pippo = nn.Последовательный (nn.Linear (64, 2), nn.Relu ())

    def вперед (self, x):
        код = self.encoder (x)
        pippo = self.pippo (код)
        вернуть Пиппо

класс final_model (nn.Module):
    def __init __ (сам):
        self.AutoEncoder = AutoEncoder ()
        self.Ciccio = Чиччо ()
        self.Pippo = Пиппо ()

    def вперед (self, x):
        код, rec = self.AutoEncoder (x)
        Чиччо = себя. Чиччо (x)
        Пиппо = Я. Пиппо (x)
        #control Dimension во время выполнения
        код возврата, rec, Ciccio, Pippo

  

Я редактирую код Resnet, потому что в будущем думаю полностью изменить его.

Простите за плохой английский

пример pytorch в наборе данных mnist · GitHub

»Последствия использования« Torch Oil »

« Torch Oil »- это термин, который обычно применяется к газойлю, который сжигается в регенераторах FCC, для обеспечения необходимого количества тепла во время запуска, остановки или отключения питания. , когда в реакторе не образуется кокс.Впрыск обычно осуществляется через специальные форсунки, которые выходят в плотный слой катализатора регенератора.

Требования к масляному фонарю горелки

Практически любой газойль можно использовать в качестве факельного масла для установки FCC. Однако важно убедиться, что масло правильно загорается при впрыске. Факельное масло, которое не воспламеняется в точках нагнетания в плотном слое, будет проходить в верхние зоны резервуара, то есть в разбавленную фазу, циклоны и верхнюю систему, где оно может воспламениться, возможно даже взорваться, с очевидными нежелательными последствиями.

Следует признать, что разные газойли имеют разные характеристики воспламенения. Как правило, чем легче масло, тем выше температура его воспламенения.

Форсунки, используемые для масла для горелок, должны быть правильно спроектированы для работы. Обычно это связано с достаточно высоким перепадом давления, возможно, с впрыском пара для достижения адекватного распыления.

Температура плотного слоя катализатора должна быть безопасно выше температуры воспламенения газойля перед его впрыском.Для первичного VGO это обычно указывается как минимальная температура от 700 до 750 ° F (370–400 ° C). Кроме того, над Т.О. должна быть достаточная глубина катализатора. форсунки для обеспечения надлежащего воспламенения масла и эффективного рассеивания тепла в слое катализатора. Некоторые нефтепереработчики устанавливают минимальное покрытие слоя около 5 футов (1,5 м) над соплами.

Когда следует использовать масло для горелки

Очевидно, что необходимо использовать масло для горелки во время запуска установки, когда тепло требуется для нагрева катализатора установки при подготовке к подаче сырья, и часто во время остановки установки, чтобы контролировать скорость охлаждения установки.

Масло для горелки также используется, когда необходимо удалить корм во время нормальной работы, возможно, из-за аварийной ситуации. Часто катализатор может поддерживать циркуляцию между регенератором и реактором во время перебоя в подаче, при этом соответствующие температуры поддерживаются путем впрыска масла из горелки в плотный слой регенератора. Это условие удержания может поддерживаться бесконечно.

Однако у непрерывного использования масла в горелке в течение длительного времени есть и обратная сторона; то есть дезактивация запаса катализатора установки.Считается, что причиной деактивации являются локальные высокие температуры на масляных форсунках горелки. Как правило, поддержание этого состояния более двух дней оказывается неэкономичным. Существует баланс между поддержанием запасов катализатора в горячем состоянии в установке и принятием результирующей дезактивации катализатора по сравнению с тем, чтобы тратить время на извлечение катализатора и его повторную загрузку позже, когда установка снова будет готова к возобновлению работы.

Одним из факторов, который может минимизировать степень дезактивации катализатора при использовании масла для горелки, является использование нескольких форсунок для масла в горелке в регенераторе.Это снижает концентрацию высокотемпературного тепла, выделяемого в одной локальной зоне слоя.

Автор: Пол Орловски

Пол Орловски — генеральный директор нефтеперерабатывающего предприятия, в которое входит коксохимия.com, CatCracking.com, SulfurUnit.com, гидрокрекинг остатков и SDA. Они консультируют на нефтеперерабатывающих заводах по всему миру. Они провели 36 технических конференций по всему миру, обучили 1000 человек и выполнили очень полезные проекты по консультированию и поиску и устранению неисправностей. Пол стал соучредителем Coking.com Inc в 1998 году вместе с Гэри Питманом. Позже к команде присоединился Эван Хайд. Помимо того, что он был преподавателем и инженером по программному обеспечению, он 18 лет работал на нефтеперерабатывающих заводах ARCO и BP недалеко от Сиэтла, штат Вашингтон, США. Ранее он работал в международной корпорации Science Applications и компании Dealer Information Systems.В 2019 ищите #RefComm Galveston Coking | CatCracking | Гидрокрекинг остатков и коксование RefComm® в Роттердаме | CatCracking. В 2020 году Галвестон; Гданьск, Польша и Рио-де-Жанейро, Бразилия и Сингапур.

Анализ неравновесных явлений в генераторах индуктивно связанной плазмы (Журнальная статья)

Чжан, В., Лани, А., и Панези, М. Анализ неравновесных явлений в генераторах индуктивно связанной плазмы. США: Н. П., 2016. Интернет. https://doi.org/10.1063/1.4958326.

Чжан В., Лани А. и Панези М. Анализ неравновесных явлений в генераторах индуктивно связанной плазмы. Соединенные Штаты. https://doi.org/10.1063/1.4958326

Чжан, В., Лани, А., и Панези, М. Мон. «Анализ неравновесных явлений в генераторах индуктивно связанной плазмы». Соединенные Штаты. https://doi.org/10.1063/1.4958326. https://www.osti.gov/servlets/purl/1467840.

@article {osti_1467840,
title = {Анализ неравновесных явлений в генераторах индуктивно связанной плазмы},
author = {Zhang, W., Lani, A. и Panesi, M.},
abstractNote = {В статье рассматривается моделирование неравновесных явлений в разрядах индуктивно связанной плазмы. В предложенной вычислительной модели уравнение электромагнитной индукции решается вместе с системой уравнений Навье-Стокса для вычисления электромагнитного поля и поля потока с учетом их взаимного взаимодействия. Полуклассическая статистическая термодинамика используется для определения термодинамических свойств плазмы, в то время как транспортные свойства получают из кинетических принципов с помощью метода Чепмена и Энскога.Амбиполярные диффузионные потоки частиц находятся путем решения уравнений Стефана-Максвелла простым итерационным методом. Для моделирования процессов химической реакции используются две физико-математические формулировки: (1) формулировка локального термодинамического равновесия (ЛТР) и (2) формула термохимического неравновесия (TCNEQ). В модели TCNEQ учитывается тепловое неравновесие между модой поступательной энергии газа и модой колебательной энергии отдельных молекул. Предполагается, что электронные состояния химических частиц находятся в равновесии с колебательной температурой, тогда как мода вращательной энергии считается уравновешенной с трансляцией.Для объяснения взаимосвязи химии и процессов передачи энергии используются три различные физические модели. Численное моделирование, полученное с помощью формулировок LTE и TCNEQ, используется для характеристики степени неравновесности потока внутри плазмотрона в Институте фон Кармана. Каждая модель была протестирована с использованием различных кинетических механизмов для оценки чувствительности результатов к изменениям параметров реакции. Сравнение профилей температуры и состава на выходе из горелки показывает, что поток находится в неравновесном состоянии для рабочих условий, характеризующихся давлением ниже 30 000 Па, частотой 0.37 МГц, входная мощность 80 кВт и массовый расход 8 г / с.},
doi = {10.1063 / 1.4958326},
journal = {Physics of Plasmas},
number = 7,
volume = 23,
place = { США},
год = {2016},
месяц = ​​{7}
}

с трансферным обучением и PyTorch

Введение

Трансферное обучение — это мощный метод обучения глубоких нейронных сетей, который позволяет использовать знания, полученные об одной проблеме глубокого обучения, и применять их к другой, но схожей задаче обучения.

Использование трансферного обучения может значительно ускорить развертывание разрабатываемого приложения, делая как обучение, так и внедрение вашей глубокой нейронной сети проще и проще.

В этой статье мы рассмотрим теорию, лежащую в основе трансферного обучения, и посмотрим, как реализовать пример трансферного обучения в сверточных нейронных сетях (CNN) в PyTorch.

Что такое PyTorch?

Pytorch — это библиотека, разработанная для Python, специализирующаяся на глубоком обучении и обработке естественного языка.PyTorch использует преимущества графических процессоров (GPU), чтобы реализовать глубокую нейронную сеть быстрее, чем обучение сети на ЦП.

PyTorch пользуется все большей популярностью среди исследователей глубокого обучения благодаря своей скорости и гибкости. PyTorch предлагает три различные функции:

• Простой и удобный интерфейс
• Полная интеграция со стеком науки о данных Python
• Гибкие / динамические вычислительные графы, которые можно изменять во время выполнения (что значительно упрощает обучение нейронной сети, когда вы не знаете, сколько памяти потребуется для вашей задачи).

PyTorch совместим с NumPy и позволяет преобразовывать массивы NumPy в тензоры и наоборот.

Определение необходимых терминов

Прежде чем мы продолжим, давайте определим некоторые термины, относящиеся к трансферному обучению. Четкое понимание наших определений упростит понимание теории, лежащей в основе трансферного обучения, и реализацию экземпляра трансферного обучения.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, и машинное обучение можно описать как просто действие, позволяющее компьютерам выполнять задачи, не будучи явно запрограммированными на это.

используют нейронные сети, которые представляют собой вычислительные структуры, смоделированные по образцу человеческого мозга.

состоят из трех различных компонентов: входной уровень , скрытый уровень или средний уровень и выходной уровень .

Входной уровень — это просто то место, где обрабатываются данные, которые отправляются в нейронную сеть, в то время как промежуточные уровни / скрытые слои состоят из структуры, называемой узлом или нейроном.

Эти узлы представляют собой математические функции, которые каким-либо образом изменяют входную информацию и передают измененные данные на последний уровень или выходной уровень . Простые нейронные сети могут различать простые шаблоны во входных данных, корректируя предположения или веса относительно того, как точки данных связаны друг с другом.

Глубокая нейронная сеть получила свое название от того факта, что она состоит из множества обычных нейронных сетей, соединенных вместе.Чем больше нейронных сетей связаны друг с другом, тем более сложные шаблоны может различать глубокая нейронная сеть и тем больше у нее возможностей. Существуют разные виды нейронных сетей, каждый из которых имеет свою специализацию.

Например, нейронные сети с долговременной краткосрочной памятью — это сети, которые очень хорошо работают при обработке чувствительных ко времени задач, где важен хронологический порядок данных, таких как текстовые или речевые данные.

Что такое сверточная нейронная сеть?

Эта статья будет посвящена сверточным нейронным сетям, типу нейронной сети, которая отлично справляется с манипулированием данными изображений.

Сверточные нейронные сети (CNN) — это специальные типы нейронных сетей, предназначенные для создания представлений визуальных данных. Данные в CNN представлены в виде сетки, которая содержит значения, которые представляют, насколько ярким и какого цвета является каждый пиксель изображения.

CNN разбивается на три различных компонента: сверточных слоев , объединяющих слоев и полносвязных слоев .

Сверточный слой отвечает за создание представления изображения путем получения скалярного произведения двух матриц.

Первая матрица — это набор обучаемых параметров, называемых ядром. Другая матрица — это часть анализируемого изображения, которая будет иметь высоту, ширину и цветовые каналы. Сверточные слои — это то место, где в CNN происходит больше всего вычислений. Ядро перемещается по всей ширине и высоте изображения, в конечном итоге создавая представление всего изображения, которое является двухмерным, представление, известное как карта активации.

Из-за огромного количества информации, содержащейся в сверточных слоях CNN, обучение сети может занять очень много времени.Функция объединяющих слоев состоит в том, чтобы уменьшить количество информации, содержащейся в сверточных слоях CNN, принимая вывод одного сверточного слоя и уменьшая его масштаб, чтобы упростить представление.

Уровень объединения выполняет это, просматривая различные точки в выходных данных сети и «объединяя» соседние значения, получая одно значение, которое представляет все соседние значения. Другими словами, требуется сводная статистика значений в выбранном регионе.

Суммирование значений в области означает, что сеть может значительно уменьшить размер и сложность своего представления, сохраняя при этом релевантную информацию, которая позволит сети распознавать эту информацию и извлекать значимые шаблоны из изображения.

Существуют различные функции, которые можно использовать для суммирования значений региона, например, получение среднего значения по соседству или среднего пула. Также может быть взято средневзвешенное значение окрестности, равно как и норма L2 региона.Наиболее распространенный метод объединения — Max Pooling , при котором максимальное значение региона берется и используется для представления окрестности.

Полностью связанный слой — это место, где все нейроны связаны друг с другом, с подключениями между каждым предыдущим и последующим слоями в сети. Здесь анализируется информация, которая была извлечена сверточными слоями и объединена слоями объединения, и где изучаются закономерности в данных.Вычисления здесь выполняются посредством умножения матриц в сочетании с эффектом смещения.

В CNN также присутствует несколько нелинейностей. Если учесть, что изображения сами по себе являются нелинейными объектами, сеть должна иметь нелинейные компоненты, чтобы иметь возможность интерпретировать данные изображения. Нелинейные слои обычно вставляются в сеть сразу после сверточных слоев, так как это придает карте активации нелинейность.

Существует множество различных функций нелинейной активации, которые можно использовать для того, чтобы сеть могла правильно интерпретировать данные изображения.Самая популярная функция нелинейной активации — это ReLu или выпрямленный линейный блок. Функция ReLu превращает нелинейные входные данные в линейное представление путем сжатия реальных значений только до положительных значений выше 0. Другими словами, функция ReLu принимает любое значение выше нуля и возвращает его как есть, в то время как, если значение ниже нуля, оно возвращается как ноль.

Функция ReLu популярна из-за ее надежности и скорости, выполняя ее примерно в шесть раз быстрее, чем другие функции активации.Обратной стороной ReLu является то, что он может легко застрять при работе с большими градиентами, никогда не обновляя нейроны. Эту проблему можно решить, установив скорость обучения для функции.

Две другие популярные нелинейные функции — это сигмоидальная функция и функция Тана.

Сигмоидная функция работает, принимая реальные значения и сжимая их до диапазона от 0 до 1, хотя у нее есть проблемы с обработкой активаций, которые находятся вблизи крайних значений градиента, поскольку значения становятся почти нулевыми.

Между тем, функция Tanh работает аналогично сигмоиде, за исключением того, что ее выход центрируется около нуля, а значения сжимаются до значений от -1 до 1.

Обучение и тестирование

Существует два разных этапа создания и реализации глубокой нейронной сети: обучение и тестирование.

На этапе обучения в сеть поступают данные, и она начинает изучать шаблоны, содержащиеся в данных, корректируя веса сети, которые являются предположениями о том, как точки данных связаны друг с другом.Другими словами, на этапе обучения сеть «узнает» о том, какие данные были переданы.

На этапе тестирования оценивается то, что сеть узнала. Сети предоставляется новый набор данных, который она не видела раньше, а затем сеть просят применить свои предположения о паттернах, которые она выучила, к новым данным. Оценивается точность модели, и обычно модель настраивается и переобучается, а затем повторно тестируется, пока архитектор не будет удовлетворен производительностью модели.

В случае трансферного обучения используемая сеть была предварительно обучена. Веса сети уже настроены и сохранены, поэтому нет причин заново обучать всю сеть с нуля. Это означает, что сеть может быть немедленно использована для тестирования или только определенные уровни сети могут быть настроены и затем повторно обучены. Это значительно ускоряет развертывание глубокой нейронной сети.

Что такое трансферное обучение?

Идея трансферного обучения состоит в том, чтобы взять модель, обученную одной задаче, и применить ее ко второй, аналогичной задаче.Тот факт, что у модели уже есть некоторые или все веса для обученной второй задачи, означает, что модель может быть реализована намного быстрее. Это позволяет быстро оценивать производительность и настраивать модель, обеспечивая более быстрое развертывание в целом. Трансферное обучение становится все более популярным в области глубокого обучения благодаря огромному количеству вычислительных ресурсов и времени, необходимых для обучения моделей глубокого обучения в дополнение к большим и сложным наборам данных.

Основным ограничением трансферного обучения является то, что особенности модели, изученные во время первой задачи, являются общими, а не специфичными для первой задачи.На практике это означает, что модели, обученные распознавать определенные типы изображений, могут быть повторно использованы для распознавания других изображений, если общие характеристики изображений аналогичны.

Теория трансферного обучения

Использование трансферного обучения имеет несколько важных концепций. Чтобы понять реализацию трансферного обучения, нам нужно рассмотреть, как выглядит предварительно обученная модель и как эту модель можно настроить для ваших нужд.

Есть два способа выбрать модель для трансферного обучения.Можно создать модель с нуля для собственных нужд, сохранить параметры и структуру модели, а затем повторно использовать модель позже.

Второй способ реализовать трансферное обучение — просто взять уже существующую модель и повторно использовать ее, настраивая ее параметры и гиперпараметры по мере того, как вы это делаете. В этом случае мы будем использовать предварительно обученную модель и модифицировать ее. После того, как вы решили, какой подход вы хотите использовать, выберите модель (если вы используете предварительно обученную модель).

В PyTorch можно использовать большое количество предварительно обученных моделей.Некоторые из предварительно обученных CNN включают:

• AlexNet
• CaffeResNet
• Начало
• Серия ResNet
• Серия VGG

Эти предварительно обученные модели доступны через API PyTorch, и по указанию PyTorch загрузит их спецификации на ваш компьютер. Конкретная модель, которую мы собираемся использовать, — это ResNet34 , часть серии Resnet.

Модель Resnet была разработана и обучена на наборе данных ImageNet, а также на наборе данных CIFAR-10.Таким образом, он оптимизирован для задач визуального распознавания и показал заметное улучшение по сравнению с серией VGG, поэтому мы будем его использовать.

Однако существуют и другие предварительно обученные модели, и вы можете поэкспериментировать с ними, чтобы увидеть, как они сравниваются.

Как объясняется в документации PyTorch по трансферному обучению, существует два основных способа использования трансферного обучения: тонкая настройка CNN или использование CNN в качестве средства извлечения фиксированных функций.

При тонкой настройке CNN вы используете веса предварительно обученной сети вместо их случайной инициализации, а затем тренируетесь как обычно.Напротив, подход экстрактора признаков означает, что вы будете поддерживать все веса CNN, за исключением тех, которые находятся на последних нескольких уровнях, которые будут инициализированы случайным образом и обучены как обычно.

Точная настройка модели важна, потому что, хотя модель была предварительно обучена, она была обучена другой (хотя, надеюсь, схожей) задаче. Плотно связанных весов, с которыми поставляется предварительно обученная модель, вероятно, будет несколько недостаточно для ваших нужд, поэтому вы, вероятно, захотите переобучить несколько последних слоев сети.

Напротив, поскольку первые несколько слоев сети — это просто слои выделения признаков, и они будут работать аналогичным образом на похожих изображениях, их можно оставить как есть. Следовательно, если набор данных небольшой и похожий, единственное обучение, которое необходимо выполнить, — это обучение нескольких последних слоев. Чем больше и сложнее будет набор данных, тем больше потребуется переобучения модели. Помните, что трансферное обучение работает лучше всего, когда набор данных, который вы используете, меньше, чем исходная предварительно обученная модель, и похож на изображения, подаваемые в предварительно обученную модель.

Работа с моделями обучения передачи в Pytorch означает выбор, какие слои заморозить , а какие разморозить . Замораживание модели означает указание PyTorch сохранить параметры (веса) в указанных вами слоях. Размораживание модели означает сообщение PyTorch о том, что вы хотите, чтобы указанные вами слои были доступны для обучения, чтобы можно было обучать их веса.

После того, как вы завершили обучение выбранных слоев предварительно обученной модели, вы, вероятно, захотите сохранить недавно обученные веса для использования в будущем.Несмотря на то, что использование предварительно обученных моделей происходит быстрее, чем обучение модели с нуля, обучение все равно требует времени, поэтому вы захотите скопировать лучшие веса моделей.

Классификация изображений с трансферным обучением в PyTorch

Мы готовы приступить к реализации трансферного обучения для набора данных. Мы рассмотрим как тонкую настройку ConvNet, так и использование сети в качестве средства извлечения фиксированных функций.

Предварительная обработка данных

Прежде всего, нам нужно выбрать набор данных для использования.Давайте выберем что-нибудь, на чем можно будет тренироваться с большим количеством действительно четких изображений. Набор данных Stanford Cats and Dogs — это очень часто используемый набор данных, выбранный из-за того, насколько простой, но иллюстративный набор. Вы можете скачать это прямо здесь.

Обязательно разделите набор данных на два набора одинакового размера: «train» и «val».

Вы можете сделать это как хотите, вручную переместив файлы или написав функцию для его обработки. Вы также можете ограничить набор данных меньшим размером, поскольку он содержит почти 12000 изображений в каждой категории, и это займет много времени для обучения.Вы можете сократить это число примерно до 5000 в каждой категории, при этом 1000 зарезервированы для проверки. Однако количество изображений, которые вы хотите использовать для обучения, зависит от вас.

Вот один из способов подготовить данные для использования:

• 30-дневная гарантия возврата денег без вопросов
• От начального до продвинутого
• Регулярно обновляется (последнее обновление июнь 2021 г.)
• Обновляется бонусными ресурсами и руководствами

  import os
импортный шутил
импорт ре

base_dir = "PetImages /"


файлы = os.listdir (base_dir)


def train_maker (имя):
  train_dir = f "{base_dir} / train / {name}"
  для f в файлах:
        search_object = re.search (имя, f)
        если search_object:
          shutil.move (f '{base_dir} / {name}', train_dir)

train_maker ("Кот")
train_maker ("Собака")


пытаться:
    os.makedirs ("val / Cat")
    os.makedirs ("val / Dog")
кроме OSError:
    print ("Не удалось создать каталог% s")
еще:
    print ("Успешно создан каталог% s")



cat_train = base_dir + "поезд / Кот /"
cat_val = base_dir + "val / Cat /"
dog_train = base_dir + "поезд / Собака /"
dog_val = base_dir + "val / Dog /"

cat_files = os.listdir (cat_train)
dog_files = os.listdir (dog_train)




для f в cat_files:
    validationCatsSearchObj = re.search ("5 \ d \ d \ d", f)
    если validationCatsSearchObj:
        shutil.move (f '{cat_train} / {f}', cat_val)

для f в dog_files:
    validationCatsSearchObj = re.search ("5 \ d \ d \ d", f)
    если validationCatsSearchObj:
        shutil.move (f '{dog_train} / {f}', dog_val)
  

Загрузка данных

После того, как мы выбрали и подготовили данные, мы можем начать с импорта всех необходимых библиотек.Нам понадобятся многие пакеты Torch, такие как нейронная сеть nn , оптимизаторы и DataLoaders . Нам также понадобится matplotlib для визуализации некоторых наших обучающих примеров.

Нам нужно numpy для обработки создания массивов данных, а также несколько других разных модулей:

  из __future__ import print_function, Division

импортный фонарик
импортировать torch.nn как nn
импортировать torch.optim как optim
из torch.optim import lr_scheduler
импорт torchvision
из torchvision импорт наборов данных, моделей, преобразований
import matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np
время импорта
импорт ОС
импортная копия
  

Для начала нам нужно загрузить наши обучающие данные и подготовить их для использования нашей нейронной сетью. Для этой цели мы собираемся использовать преобразование Pytorch. Нам нужно убедиться, что изображения в обучающем наборе и проверочном наборе имеют одинаковый размер, поэтому мы будем использовать преобразования . Измените размер .

Мы также будем немного увеличивать данные, пытаясь улучшить производительность нашей модели, заставляя ее узнавать об изображениях под разными углами и обрезками, поэтому мы будем произвольно обрезать и вращать изображения.

Далее мы сделаем тензоры из изображений, поскольку PyTorch работает с тензорами. Наконец, мы нормализуем изображения, что поможет сети работать со значениями, которые могут иметь широкий диапазон различных значений.

Затем мы составляем , составляя всех выбранных нами преобразований. Обратите внимание, что преобразования проверки не имеют никакого переворачивания или вращения, поскольку они не являются частью нашего обучающего набора, поэтому сеть не узнает о них:

 


среднее_число = [0,485, 0,456, 0.406]
std_nums = [0,229, 0,224, 0,225]

selected_transforms = {'поезд': transforms.Compose ([
        transforms.RandomResizedCrop (размер = 256),
        transforms.RandomRotation (градусов = 15),
        transforms.RandomHorizontalFlip (),
        transforms.ToTensor (),
        transforms.Normalize (среднее_число, std_nums)
]), 'val': transforms.Compose ([
        transforms.Resize (256),
        transforms.CenterCrop (224),
        transforms.ToTensor (),
        transforms.Normalize (среднее_число, std_nums)
]),
}
  

Теперь мы установим каталог для наших данных и воспользуемся функцией PyTorch ImageFolder для создания наборов данных:

 
data_dir = '/ данные /'


selected_datasets = {x: наборы данных.ImageFolder (os.path.join (каталог_данных, x),
  selected_transforms [x])
                  для x в ['train', 'val']}
  

Теперь, когда мы выбрали нужные папки изображений, нам нужно использовать DataLoaders для создания повторяемых объектов, с которыми мы будем работать. Мы сообщаем ему, какие наборы данных хотим использовать, задаем размер пакета и перемешиваем данные.

 
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader (selected_datasets [x], batch_size = 4,
  shuffle = True, num_workers = 4)
              для x в ['train', 'val']}
  

Нам понадобится сохранить некоторую информацию о нашем наборе данных, в частности размер набора данных и имена классов в нашем наборе данных.Нам также необходимо указать, с каким устройством мы работаем, с процессором или графическим процессором. В следующей настройке будет использоваться графический процессор, если он доступен, в противном случае будет использоваться процессор:

  dataset_sizes = {x: len (selected_datasets [x]) для x в ['train', 'val']}
class_names = selected_datasets ['поезд']. классы

device = torch.device ("cuda", если torch.cuda.is_available (), иначе "cpu")
  

Теперь давайте попробуем визуализировать некоторые из наших изображений с помощью функции. Мы возьмем ввод, создадим из него массив Numpy и транспонируем его.Затем мы нормализуем ввод, используя среднее значение и стандартное отклонение. Наконец, мы обрежем значения от 0 до 1, чтобы не было большого диапазона возможных значений массива, а затем покажем изображение:

 
def imshow (inp, title = None):
    inp = inp.numpy (). транспонировать ((1, 2, 0))
    среднее = np.array ([среднее_число])
    std = np.array ([std_nums])
    inp = std * inp + среднее значение
    inp = np.clip (inp, 0, 1)
    plt.imshow (inp)
    если заголовок не равен None:
        plt.title (заголовок)
    plt.пауза (0,001)
  

Теперь давайте воспользуемся этой функцией и фактически визуализируем некоторые данные. Мы собираемся получить входные данные и имена классов из DataLoader и сохранить их для дальнейшего использования. Затем мы создадим сетку для отображения входов и их отображения:

 
input, classes = next (iter (dataloaders ['train']))


out = torchvision.utils.make_grid (входы)

imshow (out, title = [class_names [x] для x в классах])
  

Настройка предварительно обученной модели

Теперь нам нужно настроить предварительно обученную модель, которую мы хотим использовать для трансферного обучения.В этом случае мы собираемся использовать модель как есть и просто сбросить последний полностью подключенный слой, снабдив его нашим количеством функций и классов.

При использовании предварительно обученных моделей PyTorch по умолчанию устанавливает модель для разморозки (с корректировкой веса). Итак, мы будем обучать всю модель:

 


res_mod = models.resnet34 (предварительно обучено = True)

num_ftrs = res_mod.fc.in_features
res_mod.fc = nn.Linear (число_фтрс, 2)
  

Если это все еще кажется неясным, может помочь визуализация композиции модели.

  для имени, потомка в res_mod. named_children ():
    печать (имя)
  

Вот что это возвращает:

  усл1
млрд 1
relu
maxpool
слой1
слой2
слой3
слой4
avgpool
fc
  

Обратите внимание, что последняя часть — fc , или «Полностью подключена». Это единственный слой, форма которого мы изменяем, давая ему два наших класса для вывода.

По сути, мы собираемся изменить выходные данные последней полностью подключенной части всего на два класса и скорректировать веса для всех остальных слоев.

Теперь нам нужно отправить нашу модель на обучающее устройство. Нам также нужно выбрать критерий потерь и оптимизатор, который мы хотим использовать с моделью. CrossEntropyLoss и оптимизатор SGD — хороший выбор, хотя есть и многие другие.

Мы также выберем планировщик скорости обучения, который снижает скорость обучения оптимизатора сверхурочно и помогает предотвратить несовпадение результатов из-за большой скорости обучения. Вы можете узнать больше о планировщиках курсов обучения здесь, если вам интересно:

  res_mod = res_mod.к (устройству)
критерий = nn.CrossEntropyLoss ()


optimizer_ft = optim.SGD (res_mod.parameters (), lr = 0,001, импульс = 0,9)


exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR (optimizer_ft, step_size = 7, гамма = 0,1)
  

Теперь нам просто нужно определить функции, которые будут обучать модель и визуализировать прогнозы.

Начнем с функции обучения. Он будет учитывать выбранную нами модель, а также выбранные нами оптимизатор, критерий и планировщик. Мы также укажем количество эпох обучения по умолчанию.

Каждую эпоху будет проходить этап обучения и проверки. Для начала мы устанавливаем начальные лучшие веса модели равными весам предварительно обученного режима, используя state_dict .

Теперь для каждой эпохи в выбранном количестве эпох, если мы находимся в фазе обучения, мы будем:

1. Уменьшить скорость обучения
2. Обнулить градиенты
3. Выполнить передовой тренировочный проход
4. Рассчитать убыток
5. Выполните обратное распространение и обновите веса с помощью оптимизатора

Мы также будем отслеживать точность модели на этапе обучения, и если мы перейдем к этапу проверки и точность улучшится, мы сохраним текущие веса как лучшие веса модели:

  def train_model (модель, критерий, оптимизатор, планировщик, num_epochs = 10):
    с = время.время()

    best_model_wts = copy.deepcopy (model.state_dict ())
    best_acc = 0,0

    для эпохи в диапазоне (num_epochs):
        print ('Эпоха {} / {}'. формат (эпоха, num_epochs - 1))
        печать ('-' * 10)

        
        для фазы в ['train', 'val']:
            если фаза == 'поезд':
                scheduler.step ()
                model.train ()
            еще:
                model.eval ()

            current_loss = 0,0
            current_corrects = 0

            
            print ('Перебор данных... ')

            для входов метки в загрузчиках данных [фаза]:
                input = inputs.to (устройство)
                label = labels.to (устройство)

                
                optimizer.zero_grad ()

                
                
                с torch.set_grad_enabled (phase == 'train'):
                    выходы = модель (входы)
                    _, preds = torch.max (выходы, 1)
                    потеря = критерий (выходы, метки)

                    
                    если фаза == 'поезд':
                        потеря.назад ()
                        optimizer.step ()

                
                current_loss + = loss.item () * inputs.size (0)
                current_corrects + = torch.sum (preds == labels.data)

            epoch_loss = current_loss / dataset_sizes [фаза]
            epoch_acc = current_corrects.double () / dataset_sizes [фаза]

            print ('{} Loss: {: .4f} Acc: {: .4f}'. format (
                phase, epoch_loss, epoch_acc))

            
            если phase == 'val' и epoch_acc> best_acc:
                best_acc = epoch_acc
                best_model_wts = копировать.deepcopy (модель.state_dict ())

        Распечатать()

    time_since = time.time () - поскольку
    print ('Обучение завершено в {: .0f} m {: .0f} s'.format (
        time_since // 60, time_since% 60))
    print ('Best val Acc: {: 4f}'. format (best_acc))

    
    model.load_state_dict (best_model_wts)
    модель возврата
  

Наши распечатки тренировок должны выглядеть примерно так:

  Эпоха 0/25
----------
Перебор данных ...
Потеря поезда: 0,5654 Счет: 0,7090
Итерации по данным...
val Убыток: 0.2726 Acc: 0.8889

Эпоха 1/25
----------
Перебор данных ...
Потеря поезда: 0,5975 Счет: 0,7090
Перебор данных ...
val Убыток: 0.2793 Acc: 0.8889

Эпоха 2/25
----------
Перебор данных ...
Потеря поезда: 0,5919 Счет: 0,7664
Перебор данных ...
val Убыток: 0.3992 Acc: 0.8627
  

Визуализация

Теперь мы создадим функцию, которая позволит нам увидеть прогнозы, сделанные нашей моделью.

  def visualize_model (модель, num_images = 6):
    was_training = модель.обучение
    model.eval ()
    images_handeled = 0
    fig = plt.figure ()

    с torch.no_grad ():
        для i, (входы, метки) в enumerate (dataloaders ['val']):
            input = inputs.to (устройство)
            label = labels.to (устройство)

            выходы = модель (входы)
            _, preds = torch.max (выходы, 1)

            для j в диапазоне (inputs.size () [0]):
                images_handeled + = 1
                ax = plt.subplot (num_images // 2, 2, images_handeled)
                ax.axis ('выкл.')
                топор.set_title ('предсказано: {}'. формат (имена_классов [предсказания [j]]))
                imshow (inputs.cpu (). data [j])

                если images_handeled == num_images:
                    model.train (режим = was_training)
                    возвращаться
        model.train (режим = was_training)
  

Теперь мы можем связать все вместе. Обучим модель на наших изображениях и покажем прогнозы:

  base_model = train_model (res_mod, критерий, optimizer_ft, exp_lr_scheduler, num_epochs = 3)
visualize_model (базовая_модель)
plt.показывать()
  

Это обучение, вероятно, займет у вас много времени, если вы используете CPU, а не GPU. Это все равно займет некоторое время, даже если вы используете графический процессор.

Из-за длительного времени обучения многие люди предпочитают просто использовать предварительно обученную модель в качестве экстрактора фиксированных признаков и тренировать только последний слой или около того. Это значительно сокращает время обучения. Для этого вам нужно заменить модель, которую мы построили. Будет ссылка на репозиторий GitHub для обеих версий реализации ResNet.

Замените раздел, в котором предварительно обученная модель определена, версией, которая фиксирует веса и не содержит наших вычислений градиента или обратного распространения.

Он выглядит очень похоже на предыдущий, за исключением того, что мы указываем, что градиенты не нуждаются в вычислении:

 


res_mod = models.resnet34 (предварительно обучено = True)
для параметра в res_mod.parameters ():
    param.requires_grad = Ложь

num_ftrs = res_mod.fc.in_features
res_mod.fc = nn.Linear (число_фтрс, 2)

res_mod = res_mod.к (устройству)
критерий = nn.CrossEntropyLoss ()




optimizer_ft = optim.SGD (res_mod.fc.parameters (), lr = 0,001, импульс = 0,9)

exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR (optimizer_ft, step_size = 7, гамма = 0,1)
  

Что, если бы мы хотели выборочно разморозить слои и вычислить градиенты только для нескольких выбранных слоев. Это возможно? Да, это.

Давайте снова распечатаем дочерние элементы модели, чтобы вспомнить, какие слои / компоненты у нее есть:

  для имени, потомок в res_mod.named_children ():
    печать (имя)
  

Вот слои:

  усл1
млрд 1
relu
maxpool
слой1
слой2
слой3
слой4
avgpool
fc
  

Теперь, когда мы знаем, что это за слои, мы можем разморозить те, которые нам нужны, например, только слои 3 и 4:

  для имени, потомка в res_mod. named_children ():
    если имя в ['layer3', 'layer4']:
        print (имя + 'разморожено.')
        для параметра в child.parameters ():
            param.requires_grad = Верно
    еще:
        для параметра в ребенке.параметры ():
            param.requires_grad = Ложь
  

Конечно, нам также необходимо обновить оптимизатор, чтобы отразить тот факт, что мы хотим оптимизировать только определенные слои.

  optimizer_conv = torch.optim.SGD (фильтр (лямбда x: x.requires_grad, res_mod.parameters ()), lr = 0,001, импульс = 0,9)
  

Итак, теперь вы знаете, что можете настроить всю сеть, только последний уровень или что-то среднее.

Заключение

Поздравляем, вы реализовали трансферное обучение в PyTorch.Было бы неплохо сравнить реализацию настроенной сети с использованием экстрактора фиксированных функций, чтобы увидеть, как отличается производительность. Также рекомендуется поэкспериментировать с замораживанием и размораживанием определенных слоев, поскольку это позволяет вам лучше понять, как вы можете настроить модель в соответствии с вашими потребностями.

Вот еще кое-что, что вы можете попробовать:

• Использование разных предварительно обученных моделей, чтобы увидеть, какие из них работают лучше в разных обстоятельствах
• Изменение некоторых аргументов модели, например корректировка скорости обучения и импульса
• Попробуйте классифицировать набор данных с более чем двумя классами

Если вам интересно узнать больше о различных приложениях для трансферного обучения и теории, лежащей в основе этого, здесь есть отличная разбивка некоторых математических расчетов, а также варианты использования
.

Код для этой статьи можно найти в этом репозитории GitHub.

Насколько сильно нагревается ацетиленовая горелка

Выбор присадочного материала зависит от свариваемого металла. Мне просто не нравится красная линия. Пропан, однако, имеет очень большое количество БТЕ на кубический фут во внешнем конусе, поэтому с помощью правильной горелки (инжекторного типа) можно резать быстрее и чище, чем у ацетилена, и он гораздо более полезен для нагрева и гибки, чем ацетилен. . Насколько сильно нагревается воздушная ацетиленовая горелка? Оксиацетилен — единственная газовая смесь, которая может гореть достаточно сильно, чтобы резать сталь.1 ответ. Безопасная работа с ацетиленом Страница 4 из 5 Руководство по охране труда и технике безопасности Обслуживание обратных клапанов Установите на резак обратные клапаны (часто называемые обратными клапанами), чтобы предотвратить обратную подачу газа в шланги. Это полезная температура для большинства сварочных работ, однако пропановые горелки могут работать намного выше. Включите печь. Возможно нет. При температуре кислородно-ацетиленового пламени более чем на 3000 ° F выше, чем от 1100 до 1500 ° F, необходимых для пайки, техническим специалистам необходимо держать горелку подальше, чтобы не расплавить основной материал (медь плавится при 1981 ° F. ).Это особенно полезно для сварки различных металлов под водой. Как использовать ацетиленовую горелку. Кислородно-ацетиленовая горелка — доступный и универсальный инструмент, который многие люди используют для нагрева, сварки, пайки и резки металла. Чтобы использовать текущий комплект для ацетилена с пропаном или пропиленом, вам не нужно заменять кислородный регулятор, ручку горелки или режущую насадку. Большинство металлов невозможно расплавить с помощью горелки с одним баком. Откройте клапан ацетиленовой горелки на пол-оборота. Он объединил чистый кислород (99,5%) и ацетилен в надлежащих пропорциях, чтобы получить пламя около 3480 градусов по Цельсию.Не используйте зажигалку. Для первого нам нужно знать химический состав стали. Что именно вы хотите знать? В кислородном топливе. Для меня это звучит так, будто кто-то собирается попытаться «одолжить фонарик». Я согласен, хотя я стараюсь снизить давление ацетилена на фунт или два. Однако подводная резка кислородом / топливным газом любого типа была заменена экзотермической резкой, поскольку она работает быстрее и безопаснее. Немного больше, чем половина температуры окси-ацетилена — 4 700 ° F (2593 ° C), и в зависимости от ваших целей может быть более чем достаточно.Наибольшее распространение получили воздушно-ацетиленовые и воздушно-пропановые горелки. Преимущества использования кислородно-ацетиленового эфира: Безусловно, он имеет самое горячее пламя (5000 градусов против 2700 градусов) и может выполнять работу быстрее всего, особенно на трубопроводах диаметром 3 дюйма и более. Хотя он не горит так же горячо, как кислород / ацетилен, кислород / ацетилен, он переходит от мягкого кустистого пламени для нагрева и литья к пламени размером с булавочную головку при смене наконечника. Томас Уилсон создал кислородно-ацетиленовую горелку в 1903 году. Какая горелка лучше всего подходит для пайки? Что такое внутренняя и внешняя критика исторических источников? Поместите синюю часть пламени на стекло.Вот ответ на вопрос, можно ли паять пропановой / воздушной горелкой. Сейчас на рынке доступны заменители MAPP. Поэтому резать лучше ацетилен, чем пропан. Это может привести к выводу, что ацетилен опаснее пропана; однако это не так. Можно ли паять алюминий пропановой горелкой. Ацетилен, вероятно, является самым горячим горючим газом, доступным нам. Возможно, вы слышали о пайке, которая также включает связывание металлов посредством нагрева. Re: пропан и картографический газ Не используйте горелку, предназначенную для пропана на картографическом газе.Подключите пропановую горелку к порту доступа на печи. Обычное пламя пропана / воздуха горит при температуре около 2250 К (1980 ° C; 3590 ° F), пламя пропана / кислорода горит при температуре около 2526 К (2253 ° C; 4087 ° F), пламя кислородно-водородного газа горит при температуре 3073 К (2800 ° F). ° C; 5072 ° F) и пламя ацетилена / кислорода… Ацетилен был открыт в 1836 году Эдмундом Дэви, который определил его как «новый карбюратор водорода». Уменьшайте поток, пока пламя не вернется к кончику горелки. Как зовут 12 северных оленей Санты? У обоих есть свои преимущества.Количество тепла, необходимое (в Джоулях) для плавления стали. Температура пропановой горелки В то время как комбинация пропана и кислорода может достигать максимальной температуры 3623 градусов по Фаренгейту или 1995 градусов по Цельсию, пропан-бутановая горелка достигает только 2237 градусов по Фаренгейту, 1225 градусов C. Другие горелки, такие как пропан и бутан, дают температуру. 1995 ° C, а в пропан-бутановых горелках — до 1225 ° C. Дейзи звонила Гэтсби в конце фильма? ¿Cuáles son los 10 mandamientos de la Biblia Reina Valera 1960? Смесь воздух-ацетилен будет гореть около 2700 ° F (1482 ° C).Разложение — это химическая реакция, при которой ацетилен распадается на составляющие его элементы, углерод и водород. Эта реакция выделяет большое количество тепла, которое может привести к эффективному воспламенению газа без присутствия воздуха или кислорода. При пайке или пайке вопрос в следующем: каков наилучший, наиболее эффективный и экономичный способ выполнения работы. Сам по себе пропилен горит значительно сильнее, чем пропан, но это неотъемлемое тепловое преимущество также усиливается уникальной внутренней особенностью этой горелки.Горелка, которую я использую, имеет широкое пламя, поэтому она, вероятно, не так эффективна для нагрева определенной области для сварки. Сколько стоит повторное наполнение резервуара для хранения ацетилена? Поехали! Насколько сильно нагревается горелка MAG? После некоторой работы с деталью (пайки и / или сварки) наконечник и ручка горелки сильно нагреваются.

Почему Krispy Kreme так популярен, МСА 2 Pdf 2019, Нико Лол Возраст, Никнеймы для Питера, Хэмпширская овечья шерсть, The Sims 3: Diesel Stuff, Корпус Arrma Big Rock 3s, Hasbro Midnight Taboo, Ломая хлеб Ac Odyssey Reddit, Кэтрин Хан Бруклин 99, Схема подключения Rx7 Fc,

PyTorch 70.einops 地 操作 维度 — 乎

einops

通过 灵活 强大 的 张 量 的 为 你 提供 易读 并 可靠 的 代码
支持 numpy 、 9000 pytorch 、 91 tenor000 pytorch 91大 牛 评价

Андрей Карпати, AI at Tesla ： 用 PyTorch 和 einops 来 写出 更好 的 代码 & amp; lt; br /> Nasim Rahaman, MILA (Montreal) ： einops 正在 缓慢 而 有力我 代码 的 每 一个 角落 和 缝隙。 如果 你 发现 自己 困扰 于 一堆 高 维 的 张 量 ， 这 可能 会 改变 你 的 生活。

文 介绍 的 代码 的 代码. einops 基础

转换 张 量 维度 ， 也许 你 曾经 经常 这样 写 ：

  y = x.транспонировать (0, 2, 3, 1)  

现在 你 可以 这样 写 ：

  y = переставить (x, 'bchw -> bhw c')  

安装 einops ：

作为 示例 ， 我们 先 load一些 изображение ：

  ims = numpy.load ('./ resources / test_images.npy', allow_pickle = False)
# Есть 6 изображений формы 96x96 с 3 цветовыми каналами, упакованные в тензор
print (ims.shape, ims.dtype)  

(6, 96, 96, 3) float64

einops 主要 是 переупорядочить, уменьшить, повторить 这 3 个 方法 ， 下面 介绍 如何 通过 这 3 ​​个 方法 如何 来起到 наложение, изменение формы, транспонирование, сжатие / разжатие, повторение, мозаика, объединение, просмотр 以及 各种 уменьшение 操作 的 效果) ：

  из импорта einops переупорядочить, уменьшить, повторить  

• переставить ： 重新 安排 维度 ，通过 下面 几个 例子 验证 用法 ：

  перегруппировать (ims [0], 'hwc -> wh c')  

  переставить (ims, 'bhwc -> (bh) w c')  

  # или составьте новое измерение партии и ширины
переставить (ims, 'b h w c -> h (b w) c')  

  # длина вновь созданной оси является произведением компонентов
# [6, 96, 96, 3] -> [96, (6 * 96), 3]
переставить (ims, 'b h w c -> h (b w) c').shape  

(96, 576, 3)

  # мы можем составить более двух осей.
# давайте сгладим массив 4d в 1d, в результате массив будет содержать столько же элементов, сколько и исходный
переставить (ims, 'b h w c -> (b h w c)'). shape  

(165888,)

Разложение оси ：

  # декомпозиция - обратный процесс - представить ось как комбинацию новых осей
# возможно несколько разложений, поэтому b1 = 2 означает разложение 6 на b1 = 2 и b2 = 3
переставить (ims, '(b1 b2) h w c -> b1 b2 h w c', b1 = 2).shape  

(2, 3, 96, 96, 3)

  # наконец, объедините композицию и декомпозицию:
переставить (ims, '(b1 b2) h w c -> (b1 h) (b2 w) c', b1 = 2)  

  # немного другая композиция: b1 объединяется с шириной, b2 с высотой
# ... поэтому буквы отсортированы по w, затем по h
переставить (ims, '(b1 b2) hwc -> (b2 h) (b1 w) c', b1 = 2)  

высота 变为 2 倍 ， ширина 变为 1 半 ：

  переставить (ims, ' bh (w w2) c -> (h w2) (bw) c ', w2 = 2)  

  переставить (ims,' bhwc -> h (bw) c ')  

  # 与 上 例 做个 对比, крайняя левая цифра - самая значащая
переставить (ims, 'b h w c -> h (w b) c')  

  # что, если b1 и b2 переупорядочиваются перед компоновкой по ширине?
переставить (ims, '(b1 b2) h w c -> h (b1 b2 w) c', b1 = 2) # производит 'einops'
переставить (ims, '(b1 b2) hwc -> h (b2 b1 w) c', b1 = 2) # производит 'eoipns'  

之前 写 ：

表示 对 张 量 最后 一 维 取 平均值。

现在 写 ：

  reduce (x, 'bhwc -> bh w', 'mean')  

通过 下面 的 例子 验证 用法 ：

  # среднее по партии
reduce (ims, 'b h w c -> h w c', 'mean')  

使用 老 方法 应该 这么 写 ：

  # предыдущее идентично знакомому:
ims.среднее (ось = 0)
# но гораздо удобнее для чтения  

  # кроме mean, есть еще min, max, sum, prod
reduce (ims, 'b h w c -> h w', 'min')  

  # это средний пул с ядром 2x2
# изображение разбивается на фрагменты 2x2, каждый фрагмент усредняется
# 变 小 了
reduce (ims, 'b (h h3) (w w2) c -> h (b w) c', 'mean', h3 = 2, w2 = 2)  

  # еще один пример. Можете ли вы вычислить форму результата?
reduce (ims, '(b1 b2) h w c -> (b2 h) (b1 w)', 'mean', b1 = 2)  

  # реорганизация также может обрабатывать списки массивов той же формы
x = список (ims)
print (type (x), 'with', len (x), 'тензоры формы', x [0].форма)
# вот как мы можем складывать входные данные
# "ось списка" становится первой (в данном случае "b"), и мы оставили ее там
переставить (x, 'bhwc -> bhw c'). shape  

(6, 96, 96, 3)

  переставить (x, 'bhwc -> hwc b'). shape  

(96, 96 , 3, 6)

  numpy.array_equal (переставить (x, 'bhwc -> hwc b'), numpy.stack (x, axis = 3))  

True

  # ... или мы можем соединять
переставить (x, 'b h w c -> h (b w) c').shape # numpy.stack (x, axis = 3))  

(96, 576, 3)

  numpy.array_equal (переставить (x, 'bhwc -> h (bw) c'), numpy.concatenate ( x, axis = 1))  

True

Добавление или удаление осей ：

  x = переставить (ims, 'bhwc -> b 1 hw 1 c') # функциональность numpy.expand_dims
печать (x.shape)
print (переставить (x, 'b 1 hw 1 c -> bhw c'). shape) # функциональность numpy.squeeze  

(6, 1, 96, 96, 1, 3)
(6, 96, 96 , 3)

  # вычислить max для каждого изображения отдельно, а затем показать разницу
x = уменьшить (ims, 'b h w c -> b () () c', 'max') - ims
переставить (x, 'b h w c -> h (b w) c')  

  # переплетение пикселей разных изображений
# все буквы наблюдаемы
переставить (ims, '(b1 b2) h w c -> (h b1) (w b2) c', b1 = 2)  

  # переплетение по вертикали для пар изображений
переставить (ims, '(b1 b2) h w c -> (h b1) (b2 w) c', b1 = 2)  

  # непропорциональное изменение размера
reduce (ims, 'b (h 4) (w 3) c -> (h) (b w)', 'mean')  

  # переплетение линий для пар изображений
# упражнение: добиться того же результата без einops в любимом фреймворке
reduce (ims, '(b1 b2) h w c -> h (b2 w) c', 'max', b1 = 2)  

  # разбивает каждое изображение на две половины, вычисляет среднее из двух
reduce (ims, 'b (h2 h3) w c -> h3 (b w)', 'mean', h2 = 2)  

  # разделить на маленькие фрагменты и транспонировать каждый фрагмент
переставить (ims, 'b (h2 h3) (w1 w2) c -> (h2 w2) (b w1 h3) c', h3 = 8, w2 = 8)  

  переставить (ims, '(b1 b2) (h2 h3) (w1 w2) c -> (h2 b1 h3) (w1 b2 w2) c ', h2 = 3, w1 = 3, b2 = 3)  

  # pixelate: сначала уменьшение масштаба путем усреднения, затем увеличение масштаба назад по той же схеме
усредненное = уменьшить (ims, 'b (h h3) (w w2) c -> b h w c', 'mean', h3 = 6, w2 = 8)
повторить (усредненно, 'bhwc -> (h h3) (bw w2) c', h3 = 6, w2 = 8)  

  переставить (ims, 'bhwc -> w (bh) c')  

2 einops 用 在 PyTorch 里面

到 这里 我们 学习 einops 操作 你 的 张 量 ， 下面 是 告诉 大家 如何 在 深度 学习 中 使用 它 ：

  из импорта einops перегруппировать, уменьшить
импортировать numpy как np
х = нп.random.RandomState (42) .normal (размер = [10, 32, 100, 200])
из утилит импортное предположение

# выбираем одно из 'chainer', 'gluon', 'tensorflow', 'pytorch'

аромат = 'pytorch'

print ('selected {} backend'.format (аромат))
если аромат == 'tensorflow':
    импортировать тензорный поток как tf
    лента = tf.GradientTape (постоянный = True)
    лента .__ введите __ ()
    x = tf. переменная (x) + 0
elif аромат == 'pytorch':
    импортный фонарик
    x = torch.from_numpy (x)
    x.requires_grad = Верно
elif аромат == 'цепочка':
    цепочка импорта
    х = цепочка.Переменная (x)
еще:
    утверждать аромат == 'глюон'
    импортировать mxnet как mx
    mx.autograd.set_recording (Верно)
    x = mx.nd.array (x, dtype = x.dtype)
    x.attach_grad ()

type (x), x.shape  

(torch.Tensor, torch.Size ([10, 32, 100, 200]))

  y = переставить (x, 'b c h w -> b h w c')
угадать (y.shape)  

(torch.Tensor, torch.Size ([10, 100, 200, 32]))

反向 传播 ：

  y0 = x
y1 = уменьшить (y0, 'b c h w -> b c', 'max')
y2 = переставить (y1, 'b c -> c b')
y3 = уменьшить (y2, 'c b ->', 'sum')

если аромат == 'tensorflow':
    распечатать (уменьшить (ленту.gradient (y3, x), 'b c h w ->', 'сумма'))
еще:
    y3.backward ()
    print (reduce (x.grad, 'b c h w ->', 'sum'))  

тензор (320., dtype = torch.float64)

转化 成 numpy ：

  from einops import asnumpy
y3_numpy = asnumpy (y3)

print (type (y3_numpy), y3_numpy.shape)  

()

  y = переставить (x, 'b c h w -> b (c h w)')
y.shape  

(torch.Tensor, torch.Size ([10, 640000]))

  y = переставить (x, 'bc (h h2) (w w1) -> b (h2 w1 c) h w ', h2 = 2, w1 = 2)
у.shape  

(torch.Tensor, torch.Size ([10, 128, 50, 100]))

  y = переставить (x, 'b (c h2 w1) hw -> bc (h h2) (w w1) ', h2 = 2, w1 = 2)
y.shape  

(torch.Tensor, torch.Size ([10, 8, 200, 400]))

  y = уменьшить (x, ' bchw -> b c ', сокращение =' среднее ')
y.shape  

  y = reduce (x, 'bc (h h2) ( w w1) -> bch w ', редукция =' max ', h2 = 2, w1 = 2)
у.shape  

  reduce (x, '(t 2) bc -> tb c', reduce = 'max')  

  reduce (x, 'bc (x 2) (y 2 ) (z 2) -> bcxy z ', reduce =' max ')  

  # модели обычно работают только с пакетами,
# чтобы предсказать одно изображение...
image = переставить (x [0,: 3], 'c h w -> h w c')
# ... создать фиктивную одноэлементную ось ...
y = переставить (изображение, 'h w c -> () c h w')
# ... представьте, что вы предсказали это с помощью сверточной сети для классификации,
# топоры просто расплющим ...
предсказания = переставить (y, 'b c h w -> b (c h w)')
# ... наконец, разложить (удалить) фиктивную ось
предсказания = переставить (предсказания, '() классы -> классы')  

  y = x - уменьшить (x, 'bchw -> bc 1 1', 'mean' )
у.shape  

  y = x - уменьшить (y, 'bchw -> 1 c 1 1 ',' среднее ')
y.shape  

  тензоров = переупорядочить (list_of_tensors, ' bchw -> (bh) w c ')
tenors.shape  

  y = переставить (x, 'b (g1 g2 c) h w-> b (g2 g1 c) h w ', g1 = 4, g2 = 4)
y.shape  

  bbox_x, bbox_y, bbox_w, bbox_h = \
    переставить (x, 'b (координаты bbox) h w -> Coord b bbox h w', Coord = 4, bbox = 8)
# теперь вы можете работать с отдельными переменными
max_bbox_area = уменьшить (bbox_w * bbox_h, 'b bbox h w -> b h w', 'max')
угадай (bbox_x.shape)
guess (max_bbox_area.shape)  

  # каждое изображение разделено на подсетки, каждая теперь является отдельным "изображением"
y = переставить (x, 'b c (h hs) (w ws) -> (hs ws b) c h w', hs = 2, ws = 2)
y = convolve_2d (y)
# упаковать подсетки обратно в изображение
y = переставить (y, '(hs ws b) c h w -> b c (h hs) (w ws)', hs = 2, ws = 2)

утверждать y.shape == x.shape  

  из einops.layers.torch import Переставить, уменьшить  

  # пример приведен для pytorch, но код в других фреймворках практически идентичен
от факела.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Linear, ReLU
из einops.layers.torch import Уменьшить

модель = Последовательный (
    Conv2d (3, 6, размер ядра = 5),
    MaxPool2d (размер ядра = 2),
    Conv2d (6, 16, размер ядра = 5),
    # объединение пула и выравнивания за одну операцию
    Уменьшить ('b c (h 2) (w 2) -> b (c h w)', 'max'),
    Линейный (16 * 5 * 5, 120),
    ReLU (),
    Линейный (120, 10),
)  

  def gram (y)
    (b, ch, h, w) = y.размер()
    features = y.view (b, ch, w * h)
    features_t = features.transpose (1, 2)
    грамм = features.bmm (features_t) / (ch * h * w)
    возврат грамм  

  def gram_matrix_new (y):
    b, ch, h, w = y. форма
    return torch.einsum ('bchw, bdhw-> bcd', [y, y]) / (h * w)  

  class Net ( nn.Module):
    def __init __ (сам):
        super (Net, self) .__ init __ ()
        self.conv1 = nn.Conv2d (1, 10, размер_ядра = 5)
        себя.conv2 = nn.Conv2d (10, 20, размер_ядра = 5)
        self.conv2_drop = nn.Dropout2d ()
        self.fc1 = nn.Linear (320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear (50, 10)

    def вперед (self, x):
        x = F.relu (F.max_pool2d (self.conv1 (x), 2))
        x = F.relu (F.max_pool2d (self.conv2_drop (self.conv2 (x)), 2))
        x = x.view (-1, 320)
        х = F.relu (self.fc1 (x))
        x = F.dropout (x, обучение = самообучение)
        х = self.fc2 (х)
        вернуть F.log_softmax (x, dim = 1)

conv_net_old = Net ()  

  conv_net_new = nn.Последовательный (
    nn.Conv2d (1, 10, размер_ядра = 5),
    nn.MaxPool2d (размер_ядра = 2),
    nn.ReLU (),
    nn.Conv2d (10, 20, размер_ядра = 5),
    nn.MaxPool2d (размер_ядра = 2),
    nn.ReLU (),
    nn.Dropout2d (),
    Переставить ('b c h w -> b (c h w)'),
    nn.Linear (320, 50),
    nn.ReLU (),
    nn.Dropout (),
    nn.Linear (50, 10),
    nn.LogSoftmax (dim = 1)
)  

  def channel_shuffle_old (x, группы):
    размер партии, число_каналов, высота, ширина = x.data.size ()

    каналы_per_group = num_channels // группы
    
    # изменить форму
    x = x.view (размер партии, группы,
        каналы_на_группа, высота, ширина)

    # транспонировать
    # - contiguous () требуется, если transpose () используется перед view ().
    # См. Https://github.com/pytorch/pytorch/issues/764
    x = torch.transpose (x, 1, 2) .contiguous ()

    # сплющить
    x = x.view (размер партии, -1, высота, ширина)

    return x  

  def channel_shuffle_new (x, groups):
    return переставить (x, 'b (c1 c2) h w -> b (c2 c1) h w', c1 = groups)  

  class Attention (nn.Модуль):
    def __init __ (сам):
        super (Внимание, себя) .__ init __ ()
    
    def вперед (self, K, V, Q):
        A = torch.bmm (K.transpose (1,2), Q) / np.sqrt (Q.shape [1])
        А = F. softmax (А, 1)
        R = torch.bmm (V, A)
        return torch.cat ((R, Q), dim = 1)  

  def Внимание (K, V, Q):
    _, n_channels, _ = K.shape
    A = torch.einsum ('bct, bcl-> btl', [K, Q])
    A = F.softmax (A * n_channels ** (-0,5), 1)
    R = torch.einsum ('bct, btl-> bcl', [V, A])
    вернуть факел.cat ((R, Q), dim = 1)  

  class ScaledDotProductAttention (nn.Module):
    '' Масштабируемое внимание к точечным продуктам ''

    def __init __ (self, temperature, attn_dropout = 0.1):
        супер () .__ init __ ()
        собственная температура = температура
        self.dropout = nn.Dropout (attn_dropout)
        self.softmax = nn.Softmax (dim = 2)

    def forward (self, q, k, v, mask = None):

        attn = torch.bmm (q, k.transpose (1, 2))
        attn = attn / self.temperature

        если маска отлична от None:
            attn = attn.masked_fill (маска, -np.inf)

        attn = self.softmax (attn)
        attn = self.dropout (attn)
        output = torch.bmm (attn, v)

        возврат вывода, attn



класс MultiHeadAttentionOld (nn.Module):
    '' Модуль внимания с несколькими головами ''

    def __init __ (self, n_head, d_model, d_k, d_v, dropout = 0.1):
        супер () .__ init __ ()

        self.n_head = n_head
        self.d_k = d_k
        себя.d_v = d_v

        self.w_qs = nn.Linear (d_model, n_head * d_k)
        self.w_ks = nn.Linear (d_model, n_head * d_k)
        self.w_vs = nn.Linear (d_model, n_head * d_v)
        nn.init.normal_ (self.w_qs.weight, mean = 0, std = np.sqrt (2.0 / (d_model + d_k)))
        nn.init.normal_ (self.w_ks.weight, mean = 0, std = np.sqrt (2.0 / (d_model + d_k)))
        nn.init.normal_ (self.w_vs.weight, mean = 0, std = np.sqrt (2.0 / (d_model + d_v)))

        self.attention = ScaledDotProductAttention (температура = np.power (d_k, 0.5))
        self.layer_norm = nn.LayerNorm (d_model)

        self.fc = nn.Linear (n_head * d_v, d_model)
        nn.init.xavier_normal_ (собственный вес)

        self.dropout = nn.Dropout (выпадение)


    def forward (self, q, k, v, mask = None):
        
        d_k, d_v, n_head = self.d_k, self.d_v, self.n_head
        
        sz_b, len_q, _ = q.size ()
        sz_b, len_k, _ = k.size ()
        sz_b, len_v, _ = v.size ()
        
        остаток = q
        
        q = self.w_qs (q) .view (sz_b, len_q, n_head, d_k)
        k = себя.w_ks (k) .view (sz_b, len_k, n_head, d_k)
        v = self.w_vs (v) .view (sz_b, len_v, n_head, d_v)
        
        q = q.permute (2, 0, 1, 3) .contiguous (). view (-1, len_q, d_k) # (n * b) x lq x dk
        k = k.permute (2, 0, 1, 3) .contiguous (). view (-1, len_k, d_k) # (n * b) x lk x dk
        v = v.permute (2, 0, 1, 3) .contiguous (). view (-1, len_v, d_v) # (n * b) x lv x dv
        
        mask = mask.repeat (n_head, 1, 1) # (n * b) x .. x ..
        вывод, attn = self.attention (q, k, v, mask = mask)
        
        output = output.вид (n_head, sz_b, len_q, d_v)
        output = output.permute (1, 2, 0, 3) .contiguous (). view (sz_b, len_q, -1) # b x lq x (n * dv).
        
        output = self.dropout (self.fc (вывод))
        output = self.layer_norm (вывод + остаток)
        
        возврат вывода, attn  

  class MultiHeadAttentionNew (nn.Module):
    def __init __ (self, n_head, d_model, d_k, d_v, dropout = 0.1):
        супер () .__ init __ ()
        self.n_head = n_head
        
        self.w_qs = nn.Линейный (d_model, n_head * d_k)
        self.w_ks = nn.Linear (d_model, n_head * d_k)
        self.w_vs = nn.Linear (d_model, n_head * d_v)
        
        nn.init.normal_ (self.w_qs.weight, mean = 0, std = np.sqrt (2.0 / (d_model + d_k)))
        nn.init.normal_ (self.w_ks.weight, mean = 0, std = np.sqrt (2.0 / (d_model + d_k)))
        nn.init.normal_ (self.w_vs.weight, mean = 0, std = np.sqrt (2.0 / (d_model + d_v)))
        
        self.fc = nn.Linear (n_head * d_v, d_model)
        nn.init.xavier_normal_ (self.fc.масса)
        self.dropout = nn.Dropout (p = выпадение)
        self.layer_norm = nn.LayerNorm (d_model)

    def forward (self, q, k, v, mask = None):
        остаток = q
        q = переставить (self.w_qs (q), 'b l (head k) -> head b l k', head = self.n_head)
        k = переставить (self.w_ks (k), 'b t (head k) -> head b t k', head = self.n_head)
        v = переставить (self.w_vs (v), 'b t (head v) -> head b t v', head = self.n_head)
        attn = torch.einsum ('hblk, hbtk-> hblt', [q, k]) / np.sqrt (q.shape [-1])
        если маска отлична от None:
            attn = attn.masked_fill (маска [Нет], -np.inf)
        attn = torch.softmax (attn, dim = 3)
        output = torch.einsum ('hblt, hbtv-> hblv', [attn, v])
        output = переставить (output, 'head b l v -> b l (head v)')
        output = self.dropout (self.fc (вывод))
        output = self.layer_norm (вывод + остаток)
        возврат вывода, attn  

  class Self_Attn_Old (nn.Module):
    "" "Слой самовнимания" ""
    def __init __ (self, in_dim, активация):
        super (Self_Attn_Old, себя).__в этом__()
        self.chanel_in = in_dim
        self.activation = активация
        
        self.query_conv = nn.Conv2d (in_channels = in_dim, out_channels = in_dim // 8, размер ядра = 1)
        self.key_conv = nn.Conv2d (in_channels = in_dim, out_channels = in_dim // 8, размер ядра = 1)
        self.value_conv = nn.Conv2d (in_channels = in_dim, out_channels = in_dim, kernel_size = 1)
        self.gamma = nn.Parameter (torch.zeros (1))
        
        self.softmax = nn.Softmax (dim = -1) #

    def вперед (self, x):
        "" "
            входы:
                x: входные карты объектов (B X C X W X H)
            возвращает:
                out: значение самовнимания + функция ввода
                внимание: B X N X N (N - ширина * высота)
        "" "
        
        m_batchsize, C, ширина, высота = x.размер()
        proj_query = self.query_conv (x) .view (m_batchsize, -1, ширина * высота) .permute (0,2,1) # B X CX (N)
        proj_key = self.key_conv (x) .view (m_batchsize, -1, ширина * высота) # B X C x (* W * H)
        energy = torch.bmm (proj_query, proj_key) # проверка транспонирования
        внимание = self.softmax (энергия) # BX (N) X (N)
        proj_value = self.value_conv (x) .view (m_batchsize, -1, ширина * высота) # B X C X N

        out = torch.bmm (proj_value, Внимание.permute (0,2,1))
        out = out.view (m_batchsize, C, ширина, высота)
        
        out = self.гамма * выход + x
        возврат, внимание  

  класс Self_Attn_New (nn.Module):
 "" "Слой самовнимания" ""
 def __init __ (self, in_dim):
 супер () .__ init __ ()
 self.query_conv = nn.Conv2d (in_dim, out_channels = in_dim // 8, размер ядра = 1)
 self.key_conv = nn.Conv2d (in_dim, out_channels = in_dim // 8, размер ядра = 1)
 self.value_conv = nn.Conv2d (in_dim, out_channels = in_dim, kernel_size = 1)
 self.gamma = nn.Parameter (torch.zeros ([1]))  def вперед (self, x):
 proj_query = переставить (self.query_conv (x), 'b c h w -> b (h w) c')
 proj_key = переставить (self.key_conv (x), 'b c h w -> b c (h w)')
 proj_value = переставить (self.value_conv (x), 'b c h w -> b (h w) c')
 энергия = torch.bmm (proj_query, proj_key)
 внимание = F. softmax (энергия, dim = 2)
 out = torch.bmm (внимание, proj_value)
 out = x + self.