[人工智能]【Dual-Path-RNN-Pytorch源码分析】Segmentation

请参考Dual-Path-RNN-Pytorch的网络架构图。 这里我们单独把Segmentation部分拿来分析。 （文件:model_rnn.py）

到达Segmentation时，输入的张量维度为[B,N,L], 其中B为Batch Size， N为特征维度， L为特征长度。

主体函数

函数主体如下，输入首先做padding

padding

padding函数如下：

该函数主要做两件事

1. 将最后一维（特征长度）对齐，即如果长度要与P（hop size）的整数倍对齐
2. 将对齐后张量前后各补长度为P的0

其中gap = K - (P + L % K) % K看着有点云里雾里，它的作用就是计算L的长度与P的奇数倍的差距（gap）；如果有gap，就在最后补上，这样做的好处在下一小节再说。

假设输入长度（改为1维图像便于理解）为深蓝色，那么蓝色部分即为补全的gap；对齐后整个长度为**(2n+1)K**，然后两边各有长度为P的padding

Segmentation

padding后的输入张量最后一维是 (2n+3)P，
然后对该张量分别取input[:, :, 😛]和input[:, :, P:],这样每个分割出来的最后一维长度都是 (2n+2)P即 (n+1)K,
这样将K再单独抽取一维出来，令l=n+1,
$$\begin{gathered} input1.shape=[B,N,l,K] \\ input2.shape=[B,N,l,K] \end{gathered}$$
这样抽取是什么意义？

根据paper中的介绍，这里是分离出chunk，每一个K长度为一个chunk；

再将两部分chunk做合并,即==[B,N,2l,K] ==，这又是什么意思？

原因是这两部分的chunk是差了P取的，所以合并的时候每个chunk变成了2l，但是前后保持了P的hopping。

转置

最后将最后两维转置，目的应该是方便后续的处理.即[B,N,K,2l]
将S=2l,
shape = ==[B,N,K,S] ==

源码部分

下面把源码部分抽取出来，单独测试，

def padding(input, K):
    '''
       padding the audio times
       K: chunks of length
       P: hop size
       input: [B, N, L]
    '''
    B, N, L = input.shape
    P = K // 2

    gap = K - (P + L % K) % K
    print(f'gap={K} - ({P}+{L}%{K})%{K}={gap}')
    if gap > 0:
        pad = torch.Tensor(torch.zeros(B, N, gap)).type(input.type())
        input = torch.cat([input, pad], dim=2)

    _pad = torch.Tensor(torch.zeros(B, N, P)).type(input.type())
    input = torch.cat([_pad, input, _pad], dim=2)

    return input, gap


def Segmentation(input, K):
    '''
       the segmentation stage splits
       K: chunks of length
       P: hop size
       input: [B, N, L]
       output: [B, N, K, S]
    '''
    B, N, L = input.shape
    P = K // 2
    input, gap = padding(input, K)
    print('after padding: input.shape ',input.shape)
    # [B, N, K, S]
    input1 = input[:, :, :-P].contiguous().view(B, N, -1, K)
    print('input[:, :, :-P] shape ', input[:, :, :-P].shape)
    print('input1.shape ',input1.shape)
    input2 = input[:, :, P:].contiguous().view(B, N, -1, K)
    print('input[:, :, P:] shape ', input[:, :, P:].shape)
    print('input2.shape ',input2.shape)
    input = torch.cat([input1, input2], dim=3).view(
        B, N, -1, K).transpose(2, 3)
    print()

    return input.contiguous(), gap


input = torch.linspace(1, 800, 1200).view(1, 10, 120)

K = 200

output, gap = Segmentation(input, K)

print(output.shape, gap)