2-2021-10-07-类NormStyleCode分析

2021SC@SDUSC

• 一、分析的代码片段
• • 1、代码展示
  • 2、代码作用
  • 3、代码原理细究
  • • • 1、Tensor，张量，
      • 2、几个名词
• 二、类NormStyleCode在项目中的具体应用
• • 使用部分:
• 三、感悟

class NormStyleCode(nn.Module):

    def forward(self, x):
        """Normalize the style codes.   //规范化样式代码

        Args:
            x (Tensor): Style codes with shape (b, c).                                                           
        Returns:
            Tensor: Normalized tensor.
        """
        return x * torch.rsqrt(torch.mean(x**2, dim=1, keepdim=True) + 1e-8)

如同注释说的，是将张量Tensor规范化，，方便后续的图片处理

x (Tensor): Style codes with shape (b, c).

1） Tensor 实际上就是多维数组；深度学习的基础。
2）shape(b,c),
shape: number of rows and columns,shape是Tensord的一 个属性
3）参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48982978

x * torch.rsqrt(torch.mean(x**2, dim=1, keepdim=True) + 1e-8)
//作用：具体将Tensor x 规范化的公式
 1）torch:是个包，包含Tensor的数据结构及基于其上的多种数学操作
 2)rsqrt()
       简单来说就是对每个元素取平方根后再取倒数，
       参考：[https://blog.csdn.net/weixin_47156261/article/details/116711216]
       
 3)mean()
         torch._C._VariableFunctions @overload def mean(input: Tensor,
         dim: Sequence[str | ellipsis | None],
         keepdim: bool = False,
         '''dim 表示的是 沿着 dim 维度进行 求平均值'''

方法forward(self, x):在其他部分都有重载，是个非常重要的函数

1、通过代码提示、注释和网上的一些资料，还是可以大概知道代码段的具体
作用，没有想象中那么难。
2、整体性：要在project层级上看待某个类及其方法的作用。