class Embedder(Model): def __init__(self, hidden_dim): self.hidden_dim=hidden_dim return def build(self, input_shape): embedder = Sequential(name='Embedder') embedder = net(embedder, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim) return embedder
时间: 2024-02-14 15:26:51 浏览: 36
这段代码定义了一个名为Embedder的类,继承自Keras的Model类。Embedder类用于构建一个嵌入器模型,其中包含多层GRU或LSTM。
Embedder类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim作为参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量。
- build方法:构建方法,接受input_shape作为参数。在该方法中,创建一个名为embedder的Sequential模型对象,并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为3,hidden_units和output_units都设置为hidden_dim。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Embedder类的实例,你可以使用build方法来构建一个嵌入器模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。你可以根据需要进行调整。
相关问题
def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')
这段代码定义了一个名为define_gan的方法,用于在GAN模型中定义生成器(generator)、监督模型(supervisor)、判别器(discriminator)、恢复模型(recovery)和嵌入器(embedder)。
在该方法中,使用各个类的build方法构建了相应的模型,并将其存储在相应的实例变量中:
- self.generator_aux:通过调用Generator类的build方法构建生成器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
- self.supervisor:通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.discriminator:通过调用Discriminator类的build方法构建判别器模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.recovery:通过调用Recovery类的build方法构建恢复模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.embedder:通过调用Embedder类的build方法构建嵌入器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
接下来,定义了两个输入层对象X和Z。它们分别表示真实数据输入和随机噪声输入。X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq],batch_size设置为self.batch_size。
这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件,并创建输入层对象以供后续使用。
net::ERR_BLOCKED_BY_RESPONSE.NotSameOriginAfterDefaultedToSameOriginByCoep
net::ERR_BLOCKED_BY_RESPONSE.NotSameOriginAfterDefaultedToSameOriginByCoep是一个错误提示,表示由于COEP(Cross-Origin-Embedder-Policy)策略的限制,请求被阻止了。COEP是一种新的安全策略,用于保护网站免受跨域攻击。当一个请求从一个源(origin)发送到另一个源时,如果目标源没有正确设置COEP头部,请求就会被阻止。解决这个问题的方法是在目标源的响应头中添加COEP头部,以允许跨域请求。具体的解决方法可以参考引用中的内容。
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