在pytorch中,self.c = nn.Embeddings(1047,128),那么这个self.c会存储什么结果
时间: 2024-05-30 15:13:35 浏览: 12
在pytorch中,self.c = nn.Embedding(1047,128)表示创建了一个大小为1047的嵌入矩阵,每个嵌入向量的维数为128维。self.c会存储这个嵌入矩阵的参数,该参数将用于模型的训练过程中。具体来说,当模型输入一个大小为1047的索引时,self.c会返回一个128维的嵌入向量作为模型的输入。
相关问题
class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits
这是一个使用 PyTorch 实现的分词模型,采用了 LSTM 神经网络结构。该模型的输入是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的整数张量 `inputs`,表示分词器需要对其中的文本进行分词,其中 `batch_size` 表示批次大小,`sequence_length` 表示序列长度。此外,还需要输入一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的二元张量 `mask`,其中每个元素表示对应文本是否为填充,即 `1` 表示不是填充,`0` 表示是填充。
模型的输出是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的浮点数张量,其中每个元素表示对应位置是否需要分词,即 `1` 表示需要分词,`0` 表示不需要分词。
在模型的构造函数中,首先调用了基类 `torch.nn.Module` 的构造函数来初始化模型。然后,定义了一个 `torch.nn.Embedding` 层,用于将输入的整数张量转换为词向量。接下来,定义了一个双向 LSTM 层,用于学习输入序列的上下文信息。最后,定义了一个全连接层和一个 sigmoid 激活函数,用于将 LSTM 输出转换为需要分词的概率。在模型的前向传播过程中,首先将输入文本转换为词向量,然后通过 LSTM 层计算序列的上下文信息,再通过全连接层和 sigmoid 激活函数计算需要分词的概率,并与 `mask` 做点乘,得到最终的输出。
def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim, margin): super(TransC, self).__init__() self.entity_embeddings = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim) self.relation_embeddings = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim) self.projection_matrices = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim * embedding_dim) self.margin = margin
这是一个使用Pytorch实现的TransC模型的初始化函数。TransC是一种基于知识图谱的实体关系抽取模型,它的核心思想是利用嵌入空间中的投影来描述实体和关系之间的关系。具体来说,它通过将实体和关系投影到不同的空间中,从而使得实体和关系的嵌入向量能够在同一空间中进行计算,从而更好的描述它们之间的关系。在这个初始化函数中,我们定义了三个嵌入层,分别用于嵌入实体、关系和投影矩阵。其中,num_entities表示实体的数量,num_relations表示关系的数量,embedding_dim表示嵌入向量的维度,margin表示用于计算损失函数的边界值。这个函数的作用是初始化模型的各个参数。
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