src = _input.permute(1, 0, 2).double().to(device)[1:, :, :]
时间: 2024-05-30 07:10:46 浏览: 6
这段代码是将输入的张量 `_input` 进行维度变换,然后转换为双精度浮点数类型,并将其移动到指定的设备上。具体来说,这里使用了 `permute` 函数将 `_input` 张量的维度从 `(batch_size, seq_len, input_size)` 变为 `(seq_len, batch_size, input_size)`,这个操作可以方便后面进行时间步上的计算。然后使用 `to` 函数将该张量移动到指定的设备上(如 CPU 或 GPU),这里设备由 `device` 变量指定。最后,使用切片的方式将张量中第一个时间步之后的数据提取出来,存储在变量 `src` 中,其形状为 `(seq_len-1, batch_size, input_size)`。
相关问题
tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))这是输入张量, def encoder_in(self, src): src_start = self.input_projection(src).permute(1, 0, 2) in_sequence_len, batch_size = src_start.size(0), src_start.size(1) pos_encoder = (torch.arange(0, in_sequence_len, device=src.device).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1)) pos_encoder = self.input_pos_embedding(pos_encoder).permute(1, 0, 2) src = src_start + pos_encoder src = self.encoder(src) + src_start return src这部分改怎么修改不会出错误?
在你提供的代码中,有一些问题可能导致错误。首先,`src_start` 是通过对 `src` 进行投影操作后进行维度变换,但是这里的维度变换是不正确的。正确的是将维度 `(in_sequence_len, batch_size, feature_dim)` 变换为 `(batch_size, in_sequence_len, feature_dim)`,可以使用 `permute(1, 0, 2)` 实现这个变换。
其次,`pos_encoder` 是一个位置编码张量,用于为输入序列添加位置信息。在这里,`pos_encoder` 的维度变换也是不正确的。正确的是将维度 `(batch_size, in_sequence_len, feature_dim)` 变换为 `(in_sequence_len, batch_size, feature_dim)`,可以使用 `permute(1, 0, 2)` 实现这个变换。
下面是修改后的代码片段:
```python
def encoder_in(self, src):
src_start = self.input_projection(src).permute(1, 0, 2)
in_sequence_len, batch_size = src_start.size(0), src_start.size(1)
pos_encoder = torch.arange(0, in_sequence_len, device=src.device).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1)
pos_encoder = self.input_pos_embedding(pos_encoder).permute(1, 0, 2)
src = src_start + pos_encoder
src = self.encoder(src) + src_start
return src
```
通过这些修改,你应该能够避免 "number of dims don't match in permute" 错误。请确保在其他部分的代码中,维度匹配和操作正确,以避免其他潜在的错误。
out = d_out.permute(1, 0, 2)
这段代码的作用是对张量进行转置操作,将原先维度为 (batch_size, seq_len, hidden_size) 的张量转置为维度为 (seq_len, batch_size, hidden_size) 的张量。其中,d_out 是输入的张量,第一维代表 batch_size,第二维代表 seq_len,第三维代表 hidden_size。转置之后,第一维变成了 seq_len,第二维变成了 batch_size,第三维不变。这种转置操作通常用于将 batch_size 作为第一维时,在进行某些计算时更加方便。
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