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]

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。

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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`。

return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望，如果不满足，则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时，label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步，所以无需 reshape，直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

这段代码是用 PyTorch 实现的一个 LSTM 模型，用于时间序列预测。首先定义了一个自定义的数据集类 MyDataset，用于加载训练数据和测试数据。然后定义了一个包含 LSTM 层的 MyLSTMModel 模型，并在 train 函数中使用 DataLoader 加载训练数据集，采用 Adam 优化器和 MSE 损失函数进行训练。训练过程中记录了每个 epoch 的损失值，并在训练结束后保存了模型参数。最后，使用加载的模型参数对测试数据进行预测，并将预测结果和真实值可视化展示出来。