masked_inputs = self.masker(mask, *self.args) TypeError: 'NoneType' object is not callable
时间: 2024-02-25 20:21:18 浏览: 25
根据错误提示,出现了一个TypeError,指示'NoneType'对象不可调用。错误发生在对self.masker的调用中。
这个错误通常是由于将None对象作为函数或方法进行调用而导致的。根据代码中的错误信息,self.masker的值为None,而您尝试将它作为函数进行调用。
要解决这个问题,您需要确保self.masker被正确地设置为一个可调用的函数或方法。您可以检查初始化ChatGPT对象时是否正确地设置了self.masker属性。
请检查代码中关于self.masker的设置,并确保它被正确地赋值为一个可调用的函数或方法。如果您需要更多的帮助,请提供相关代码的更多细节,以便我们能够更好地帮助您解决问题。
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class Attention(nn.Module): def __init__(self, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.attention_weights = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) def forward(self, inputs, mask): mask = mask.unsqueeze(-1).float() scores = self.attention_weights(inputs) scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention_weights = torch.softmax(scores, dim=1) # 在维度 1 上进行 softmax weighted_inputs = inputs * attention_weights return weighted_inputs
这是一个 PyTorch 中实现注意力机制的类 Attention。它的输入有两个参数,一个是 inputs,表示输入的特征向量;另一个是 mask,表示掩码,用于在计算注意力权重时屏蔽掉某些位置。在 forward 方法中,首先将输入的掩码 mask 扩展一个维度,并将其转换为浮点数类型。然后通过一个全连接层计算出每个位置的注意力得分 scores。对于被 mask 屏蔽的位置,将其得分设置为一个极小的负值。接着在维度 1 上进行 softmax,得到每个位置的注意力权重 attention_weights。最后将输入的特征向量 inputs 与注意力权重 attention_weights 相乘,得到加权后的特征向量 weighted_inputs,作为 Attention 的输出。
class MHAlayer(nn.Module): def __init__(self, n_heads, cat, input_dim, hidden_dim, attn_dropout=0.1, dropout=0): super(MHAlayer, self).__init__() self.n_heads = n_heads self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.head_dim = self.hidden_dim / self.n_heads self.dropout = nn.Dropout(attn_dropout) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.norm = 1 / math.sqrt(self.head_dim) self.w = nn.Linear(input_dim * cat, hidden_dim, bias=False) self.k = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.v = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias=False) def forward(self, state_t, context, mask): ''' :param state_t: (batch_size,1,input_dim*3(GATembeding,fist_node,end_node)) :param context: (batch_size,n_nodes,input_dim) :param mask: selected nodes (batch_size,n_nodes) :return: ''' batch_size, n_nodes, input_dim = context.size() Q = self.w(state_t).view(batch_size, 1, self.n_heads, -1) K = self.k(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) V = self.v(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) Q, K, V = Q.transpose(1, 2), K.transpose(1, 2), V.transpose(1, 2) compatibility = self.norm * torch.matmul(Q, K.transpose(2, 3)) compatibility = compatibility.squeeze(2) mask = mask.unsqueeze(1).expand_as(compatibility) u_i = compatibility.masked_fill(mask.bool(), float("-inf")) scores = F.softmax(u_i, dim=-1) scores = scores.unsqueeze(2) out_put = torch.matmul(scores, V) out_put = out_put.squeeze(2).view(batch_size, self.hidden_dim) out_put = self.fc(out_put) return out_put
这是一个PyTorch的神经网络模型定义,其中定义了一个叫做MHAlayer的模块。这个模块实现了Multi-Head Attention机制,用于文本序列处理中的Attention机制。具体来说,这个模块输入了三个张量:state_t,context和mask,其中state_t是一个(batch_size,1,input_dim*3)的张量,context是一个(batch_size,n_nodes,input_dim)的张量,mask是一个(batch_size,n_nodes)的张量,表示需要进行Attention的节点。在模块中,首先用线性层将state_t和context分别映射到hidden_dim维的向量,并将输入的维度变为(batch_size, n_heads, hidden_dim),然后计算查询向量Q,键向量K和值向量V,并将它们都分成n_heads份。接下来,计算对应的Attention得分compatibility,并根据mask将需要Attention的节点的得分设置为负无穷。然后对得分进行softmax归一化,并加权求和得到Attention的输出。最后再通过一个线性层转换维度,并返回输出。