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二、模型定义
1、models.py
（1）Encoder：
在此模型中，encoder端仅处理图像。作者使用了pytorch中自带的resnet101预训练模型作为encoder的主要组成部分。resnet101冻结大部分参数，但仍需要两个改动来适应我们自己的模型。第一个改动是去掉了后两层分类层，因为此模型不需要对图像进行分类；第二个改动是后5层参数参与反向传播，用来自适应自身模型。
①adaptive_pool(out) 用来将图像转换为目标形状，代码中是将图像转为 batch_size × 2048 × 14 × 14。
②permute(0,2,3,1) 用来改变图像通道的先后顺序，代码中是将图像转为 batch_size × 14 × 14 × 2048。
（2）Attention：
Attention的目的是使decoder端解码时更加有目标地学习图像特征。
代码中，首先定义两个线性层encoder_att、decoder_att，用于对图像特征向量即encoder的输出、decoder的隐藏层进行线性变化；其次定义full_att用于降维，使后面便于使用softmax求出每个像素点对应的权重。
①.squeeze(1) 用来扩充维度，1代表在第2个维度扩充，例如：原tensor为32 × 196，变化后为32 × 1 × 196。
②.unsqueeze(1) 用来降低维度，1代表在第2个维度降低，例如：原tensor为32 × 1 × 196，变化后为32 × 196。
这里回忆一下Relu和Softmax：
1、Relu()非线性激活函数：
公式：y = max(0, x) 即 如果函数值大于0则输出函数值，小于0则输出为0。
2、Softmax：
公式：
image.png
，例如三个输出，ln1 ln2 ln3，则经过softmax后，输出变为1/6 2/6 3/6。
今天就到这里啦！~~
