def forward(self, x): # [x_len, batch_size, d_model] """ :param x: [x_len, batch_size, emb_size] :return: [x_len, batch_size, emb_size] """ x = x + self.pe[:x.size(0), :] # [src_len,batch_size, d_model] + [src_len, 1, d_model] return self.dropout(x) # [src_len,batch_size, d_model]
时间: 2024-02-02 19:04:08 浏览: 30
这段代码是什么意思?
这段代码是一个Transformer模型的编码器或解码器中的一个self-attention层的前向传播函数。这个函数的输入x是一个形状为[x_len, batch_size, emb_size]的张量,表示输入序列的嵌入表示。这个函数的输出也是一个形状为[x_len, batch_size, emb_size]的张量,表示经过self-attention处理的序列的嵌入表示。
这个函数首先将输入张量x与self.pe(位置编码矩阵)相加,以加入位置信息。这里的self.pe是在模型初始化时构造的位置编码矩阵,它的形状为[max_len, 1, d_model],其中max_len是模型支持的最大序列长度,d_model是嵌入向量的维度。在这个函数中,我们使用了x.size(0)来截取self.pe的前x.size(0)行,以保证位置编码矩阵的长度与输入张量的长度相同。
接下来,将得到的结果通过dropout层进行处理,以减少过拟合的影响,并返回处理后的张量。
相关问题
下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化,初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])
这段代码是一个类中的三个方法:
1. `setup_model`: 这个方法初始化了类中的模型,使用了一个叫做 `CasSeqGCN` 的模型,并将该模型保存在了当前类的 `model` 属性中。
2. `create_batches`: 这个方法将读入的数据集划分成了三部分(训练集、验证集、测试集),并将每一部分划分成多个 batch。这个方法返回了三个 batch 列表,分别对应训练集、验证集和测试集。
3. `create_data_dictionary` 和 `create_target`: 这两个方法用于将输入的边和特征数据转换成 PyTorch 可以处理的格式。其中 `create_target` 用于创建目标向量,其大小为 1 维,对应了数据字典中的 `activated_size`。
使用Python实现神经网络学习,输出使用后4000个样本训练得到模型在测试集上的结果并可视化,参数设置为: batch :300; iters _ num :2000; lamda :0.1
首先,我们需要准备数据集,将其分为训练集和测试集。假设我们有一个名为data的数据集,可以使用以下代码将其分为训练集和测试集(80%训练集,20%测试集):
```python
import numpy as np
data = np.load("data.npy") # 加载数据集
np.random.shuffle(data) # 打乱数据集
train_size = int(0.8 * len(data)) # 计算训练集大小
train_data = data[:train_size] # 分割训练集
test_data = data[train_size:] # 分割测试集
```
接下来,我们可以定义神经网络模型。假设我们有4个输入特征、2个隐藏层(每个层有10个神经元)和1个输出。可以使用以下代码定义模型:
```python
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(4, 10) # 第一层隐藏层
self.fc2 = nn.Linear(10, 10) # 第二层隐藏层
self.fc3 = nn.Linear(10, 1) # 输出层
def forward(self, x):
x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) # 第一层隐藏层使用ReLU激活函数
x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) # 第二层隐藏层使用ReLU激活函数
x = self.fc3(x) # 输出层不使用激活函数
return x
```
然后,我们可以定义训练函数,使用训练集训练模型:
```python
import torch.optim as optim
def train(model, train_data, batch_size, iters_num, lamda):
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 优化器使用随机梯度下降
criterion = nn.MSELoss() # 损失函数使用均方误差
losses = []
for i in range(iters_num):
batch_idx = np.random.choice(len(train_data), batch_size) # 随机选择一个批次
batch = train_data[batch_idx]
x_train, y_train = batch[:, :4], batch[:, 4:]
x_train, y_train = torch.FloatTensor(x_train), torch.FloatTensor(y_train)
optimizer.zero_grad() # 清空梯度
outputs = model(x_train) # 前向传播
loss = criterion(outputs, y_train) # 计算损失
l2_reg = torch.tensor(0.)
for name, param in model.named_parameters():
if 'bias' not in name:
l2_reg += torch.norm(param)
loss += lamda * l2_reg
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新参数
losses.append(loss.item())
return losses
```
最后,我们可以使用测试集测试模型,并可视化结果:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def test(model, test_data):
x_test, y_test = test_data[:, :4], test_data[:, 4:]
x_test, y_test = torch.FloatTensor(x_test), torch.FloatTensor(y_test)
outputs = model(x_test)
return outputs.detach().numpy()
model = Net() # 创建模型
losses = train(model, train_data, batch_size=300, iters_num=2000, lamda=0.1) # 训练模型
plt.plot(losses) # 可视化损失函数
plt.show()
y_pred = test(model, test_data) # 测试模型
plt.scatter(test_data[:, 4:], y_pred) # 可视化测试结果
plt.xlabel("True Values")
plt.ylabel("Predictions")
plt.axis("equal")
plt.xlim(plt.xlim())
plt.ylim(plt.ylim())
plt.plot([-100, 100], [-100, 100])
plt.show()
```
这样,我们就实现了使用Python实现神经网络学习,并输出使用后4000个样本训练得到模型在测试集上的结果并可视化。
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