ConvGRU原理与开源代码

ConvGRU

• • 1. 算法简介与应用场景
  • 2. 算法原理
  • • 2.1 GRU基础
    • 2.2 ConvGRU原理
    • • 2.2.1 ConvGRU的结构
      • 2.2.2 卷积操作的优点
    • 2.3 GRU与ConvGRU的对比分析
    • 2.4 ConvGRU的应用
  • 3. PyTorch代码

仅需要网络源码的可以直接跳到末尾即可
需要ConvLSTM的可以参考我的另外一篇博客：小白也能读懂的ConvLSTM！(开源pytorch代码)

1. 算法简介与应用场景

ConvGRU（卷积门控循环单元）是一种结合了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的深度学习模型。与ConvLSTM类似，ConvGRU也主要用于处理时空数据，特别适用于需要考虑空间特征和时间依赖关系的任务，如视频分析、气象预测和交通流量预测等。

在视频分析中，ConvGRU可以帮助识别和预测视频中的动态行为，利用时间序列的连续性和空间信息进行更准确的分析。在气象预测中，ConvGRU能够根据过去的气象数据（如降水、云图等）预测未来的天气情况。

2. 算法原理

2.1 GRU基础

在介绍ConvGRU之前，首先让我们回顾一下什么是门控循环单元（GRU）。GRU是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门控机制来解决传统RNN在长序列训练中面临的梯度消失和爆炸问题。GRU单元主要包含两个门：重置门和更新门。这些门控制着信息在单元中的流动，从而有效地记住或遗忘信息。

GRU的核心公式如下：

• 重置门：
  $$r_t=\sigma (W_r\cdot [h_{t-1},x_t]+b_r)$$

• 更新门：
  $$z_t=\sigma (W_z\cdot [h_{t-1},x_t]+b_z)$$

• 候选状态：
  $${\tilde{h}}_t=\tanh (W_h\cdot [r_t\ast h_{t-1},x_t]+b_h)$$

• 最终状态：
  $$h_t=(1-z_t)\ast h_{t-1}+z_t\ast {\tilde{h}}_t$$

这里，$h_t$ 是当前的隐藏状态，$x_t$ 是当前的输入。

2.2 ConvGRU原理

ConvGRU在GRU的基础上引入了卷积操作。与ConvLSTM类似，ConvGRU使用卷积层来处理空间数据，从而能够更好地捕捉输入数据中的空间特征。

没找到ConvGRU的图，和LSTM道理一样的

2.2.1 ConvGRU的结构

ConvGRU的单元结构与GRU非常相似，但是在每个门的计算中使用了卷积操作。具体来说，ConvGRU的每个门的公式可以表示为：

$$z_t=\sigma (W_z\ast X_t+U_z\ast H_{t-1}+b_z)$$
$$r_t=\sigma (W_r\ast X_t+U_r\ast H_{t-1}+b_r)$$
$${\tilde{h}}_t=\tanh (W_h\ast X_t+U_h\ast (r_t\ast H_{t-1})+b_h)$$
$$h_t=(1-z_t)\ast H_{t-1}+z_t\ast {\tilde{h}}_t$$

这里的所有$W$和$U$都是卷积权重，$b$是偏置项，$\sigma$ 是 sigmoid 函数，$\tanh$ 是双曲正切函数。

2.2.2 卷积操作的优点

1. 空间特征提取：卷积操作能够有效提取输入数据中的空间特征。对于图像数据，卷积操作可以捕捉局部特征，例如边缘、纹理等，这在时间序列数据中同样适用。

2. 参数共享：卷积操作通过使用相同的卷积核在不同位置计算特征，从而减少了模型参数的数量，降低了计算复杂度。

3. 平移不变性：卷积网络对输入数据的平移具有不变性，即相同的特征在不同位置都会被检测到，这对于时空序列数据来说是非常重要的。

2.3 GRU与ConvGRU的对比分析

2.4 ConvGRU的应用

ConvGRU在多个领域中表现出色，特别适合处理具有时空特征的数据。以下是一些主要的应用场景：

• 气象预测：利用历史气象数据（如温度、湿度、降水等）来预测未来的天气情况。
• 视频分析：对视频中的动态场景进行建模，识别和预测视频中的活动。
• 交通流量预测：基于历史交通数据预测未来的交通流量，帮助城市交通管理。
• 医学影像分析：分析医学影像序列（如CT、MRI）中的变化，辅助疾病诊断。

3. PyTorch代码

以下是一个简单的ConvGRU的网络完整代码：

import os import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable   class ConvGRUCell(nn.Module):     def __init__(self, input_size, input_dim, hidden_dim, kernel_size, bias, dtype):         """         初始化卷积 GRU 单元。          :param input_size: (int, int)             输入张量的高度和宽度作为 (height, width)。         :param input_dim: int             输入张量的通道数。         :param hidden_dim: int             隐藏状态的通道数。         :param kernel_size: (int, int)             卷积核的大小。         :param bias: bool             是否添加偏置项。         :param dtype: torch.cuda.FloatTensor 或 torch.FloatTensor             是否使用 CUDA。         """         super(ConvGRUCell, self).__init__()         self.height, self.width = input_size         self.padding = kernel_size[0] // 2, kernel_size[1] // 2         self.hidden_dim = hidden_dim         self.bias = bias         self.dtype = dtype          # 定义用于计算更新门和重置门的卷积层         self.conv_gates = nn.Conv2d(in_channels=input_dim + hidden_dim,                                     out_channels=2 * self.hidden_dim,  # 用于更新门和重置门                                     kernel_size=kernel_size,                                     padding=self.padding,                                     bias=self.bias)          # 定义用于计算候选神经记忆的卷积层         self.conv_can = nn.Conv2d(in_channels=input_dim + hidden_dim,                                   out_channels=self.hidden_dim,  # 用于候选神经记忆                                   kernel_size=kernel_size,                                   padding=self.padding,                                   bias=self.bias)      def init_hidden(self, batch_size):         """         初始化隐藏状态。          :param batch_size: int             批次大小。         :return: Variable             隐藏状态。         """         return Variable(torch.zeros(batch_size, self.hidden_dim, self.height, self.width)).type(self.dtype)      def forward(self, input_tensor, h_cur):         """         前向传播函数。          :param input_tensor: (b, c, h, w)             输入张量实际上是目标模型。         :param h_cur: (b, c_hidden, h, w)             当前的隐藏状态。         :return: h_next             下一个隐藏状态。         """         combined = torch.cat([input_tensor, h_cur], dim=1)         combined_conv = self.conv_gates(combined)          # 分割卷积输出以获取更新门和重置门         gamma, beta = torch.split(combined_conv, self.hidden_dim, dim=1)         reset_gate = torch.sigmoid(gamma)         update_gate = torch.sigmoid(beta)          # 使用重置门乘以当前隐藏状态         combined = torch.cat([input_tensor, reset_gate * h_cur], dim=1)         cc_cnm = self.conv_can(combined)         cnm = torch.tanh(cc_cnm)          # 更新隐藏状态         h_next = (1 - update_gate) * h_cur + update_gate * cnm         return h_next   class ConvGRU(nn.Module):     def __init__(self, input_size, input_dim, hidden_dim, kernel_size, num_layers,                  dtype, batch_first=False, bias=True, return_all_layers=False):         """         初始化卷积 GRU 模型。          :param input_size: (int, int)             输入张量的高度和宽度作为 (height, width)。         :param input_dim: int             输入张量的通道数。         :param hidden_dim: int             隐藏状态的通道数。         :param kernel_size: (int, int)             卷积核的大小。         :param num_layers: int             卷积 GRU 层的数量。         :param dtype: torch.cuda.FloatTensor 或 torch.FloatTensor             是否使用 CUDA。         :param batch_first: bool             如果数组的第一个位置是批次。         :param bias: bool             是否添加偏置项。         :param return_all_layers: bool             是否返回所有层的隐藏状态。         """         super(ConvGRU, self).__init__()          # 确保 kernel_size 和 hidden_dim 的长度与层数一致         kernel_size = self._extend_for_multilayer(kernel_size, num_layers)         hidden_dim = self._extend_for_multilayer(hidden_dim, num_layers)         if not len(kernel_size) == len(hidden_dim) == num_layers:             raise ValueError('不一致的列表长度。')          self.height, self.width = input_size         self.input_dim = input_dim         self.hidden_dim = hidden_dim         self.kernel_size = kernel_size         self.dtype = dtype         self.num_layers = num_layers         self.batch_first = batch_first         self.bias = bias         self.return_all_layers = return_all_layers          cell_list = []         for i in range(0, self.num_layers):             # 确定当前层的输入维度             cur_input_dim = input_dim if i == 0 else hidden_dim[i - 1]             # 创建并添加卷积 GRU 单元到列表             cell_list.append(ConvGRUCell(input_size=(self.height, self.width),                                          input_dim=cur_input_dim,                                          hidden_dim=self.hidden_dim[i],                                          kernel_size=self.kernel_size[i],                                          bias=self.bias,                                          dtype=self.dtype))          # 将 Python 列表转换为 PyTorch 模块         self.cell_list = nn.ModuleList(cell_list)      def forward(self, input_tensor, hidden_state=None):         """         前向传播函数。          :param input_tensor: (b, t, c, h, w) 或 (t, b, c, h, w)             从 AlexNet 提取的特征。         :param hidden_state:             初始隐藏状态。         :return: layer_output_list, last_state_list             各个层的输出列表以及最后一个状态列表。         """         if not self.batch_first:             # 如果不是按批次优先，则重新排列维度             input_tensor = input_tensor.permute(1, 0, 2, 3, 4)          # 实现状态化的卷积 GRU         if hidden_state is not None:             raise NotImplementedError()         else:             # 初始化隐藏状态             hidden_state = self._init_hidden(batch_size=input_tensor.size(0))          layer_output_list = []         last_state_list = []          seq_len = input_tensor.size(1)         cur_layer_input = input_tensor          for layer_idx in range(self.num_layers):             h = hidden_state[layer_idx]             output_inner = []             for t in range(seq_len):                 # 计算当前层的下一个隐藏状态                 h = self.cell_list[layer_idx](input_tensor=cur_layer_input[:, t, :, :, :],                                               h_cur=h)                 output_inner.append(h)              # 将序列内的隐藏状态堆叠起来             layer_output = torch.stack(output_inner, dim=1)             cur_layer_input = layer_output              layer_output_list.append(layer_output)             last_state_list.append([h])          if not self.return_all_layers:             # 如果不需要返回所有层，则只返回最后一层的输出和状态             layer_output_list = layer_output_list[-1:]             last_state_list = last_state_list[-1:]          return layer_output_list, last_state_list      def _init_hidden(self, batch_size):         """         初始化隐藏状态。          :param batch_size: int             批次大小。         :return: list             每一层的初始化隐藏状态列表。         """         init_states = []         for i in range(self.num_layers):             init_states.append(self.cell_list[i].init_hidden(batch_size))         return init_states      @staticmethod     def _check_kernel_size_consistency(kernel_size):         """         检查 kernel_size 的一致性。          :param kernel_size: tuple 或 list of tuples             卷积核大小。         """         if not (isinstance(kernel_size, tuple) or                     (isinstance(kernel_size, list) and all([isinstance(elem, tuple) for elem in kernel_size]))):             raise ValueError('`kernel_size` 必须是 tuple 或 list of tuples')      @staticmethod     def _extend_for_multilayer(param, num_layers):         """         扩展参数以适应多层结构。          :param param: int 或 list             参数。         :param num_layers: int             层数。         :return: list             扩展后的参数列表。         """         if not isinstance(param, list):             param = [param] * num_layers         return param