def _freeze_stages(self): if self.frozen_stages >= 0: self.patch_embed.eval() for param in self.patch_embed.parameters(): param.requires_grad = False if self.frozen_stages >= 1: self.pos_drop.eval() for i in range(0, self.frozen_stages): m = self.layers[i] m.eval() for param in m.parameters(): param.requires_grad = False

这段代码是一个私有方法，用于冻结模型的不同阶段。在深度学习训练过程中，有时我们需要冻结模型的某一部分，从而只更新模型的另一部分。这可以加速训练，并且可以防止某些模型层被过度调整。这段代码的作用是根据指定的冻结阶段，冻结相应的模型层和参数。

具体来说，这段代码首先检查冻结的阶段数是否大于等于0，如果是，则将 patch_embed 层的参数设置为不可训练。接着，如果冻结阶段数大于等于1，则将 pos_drop 层和前 frozen_stages 个 transformer 层的参数都设置为不可训练。最后，整个模型的参数都被设置为不可训练，即不会更新。

相关问题

def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes)

这是一个神经网络模型的初始化函数，它包含以下几个部分：

1. 调用父类的初始化函数，即nn.Module的__init__()方法。
2. 根据config中的embedding_pretrained是否为None，选择使用预训练的词向量还是随机初始化的词向量。如果使用预训练的词向量，则调用nn.Embedding.from_pretrained()方法加载预训练的词向量，否则使用nn.Embedding()方法随机初始化词向量。
3. 初始化一个LSTM层，其中输入维度为config.embed，隐藏状态维度为config.hidden_size，层数为config.num_layers，双向LSTM，batch_first设置为True，dropout为config.dropout。
4. 初始化一个全连接层，将LSTM输出的双向隐藏状态拼接后，经过一个线性变换得到最终的输出结果，输出维度为config.num_classes。

这个模型的输入是一个batch的词索引序列，输出是每个样本对应的类别。

class Model(nn.Module): def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

这段代码是一个基于 LSTM 的文本分类模型的实现，模型的输入是一个由文本数据构成的批次（batch），输出是这个批次中每个文本数据的分类结果。在该模型中，首先根据配置信息创建了一个 Embedding 层，用于将每个词汇映射为一个向量。如果配置信息中指定了预训练的 Embedding 权重，则使用预训练的权重；否则，随机初始化 Embedding 权重。接下来，将 Embedding 层的输出输入到一个多层 LSTM 网络中进行处理，得到每个文本数据的最后一个时刻上的 hidden state。最后，将这些 hidden state 输入到一个全连接层中进行分类，得到分类结果。在 forward 函数中，输入数据 x 是一个元组，其中第一个元素是输入数据，第二个元素是序列长度，但是在本模型中并没有用到序列长度，只用到了输入数据。在 forward 函数中，首先将输入数据输入到 Embedding 层中，得到词向量表达；然后将词向量表达输入到 LSTM 网络中进行处理，得到每个文本数据的 hidden state；最后，将 hidden state 输入到全连接层中进行分类，得到分类结果。