class NeuralNetwoek: def__init__(self, input_dim, hidden_dim, output-dim) self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim
时间: 2024-04-26 18:21:05 浏览: 32
这是一个神经网络的类定义,其中包含了构造函数__init__和三个实例变量input_dim,hidden_dim和output_dim。其中,输入层的维度为input_dim,隐藏层的维度为hidden_dim,输出层的维度为output_dim。这个类可以用于创建一个具有指定输入、隐藏和输出层维度的神经网络。
相关问题
这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )
这段代码存在两个问题:
1.函数 `_setup_BiGRU_layers` 中的代码应该是在类的构造函数 `__init__` 中进行初始化,而不是在另外一个函数中进行初始化。
2.在调用 `my_BiGRU` 类时,参数名称有误,应该将 `apsule_out_features` 改为 `capsule_out_features`。
改正后的代码如下所示:
```
class my_BiGRU(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout, capsule_out_features):
super(my_BiGRU, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.gru_dropout = gru_dropout
self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)
self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size,
output_size=capsule_out_features,
hidden_size=self.hidden_size,
num_layers=self.num_layers,
gru_dropout=self.gru_dropout,
)
```
注意:这里假设 `capsule_out_dim` 和 `args` 都已经在代码中被定义好了。
class Supervisor(Model): def __init__(self, hidden_dim): self.hidden_dim=hidden_dim def build(self, input_shape): model = Sequential(name='Supervisor') model = net(model, n_layers=2, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim) return model
这段代码定义了一个名为Supervisor的类,继承自Keras的Model类。Supervisor类用于构建一个监督模型,该模型用于生成中间表示。
Supervisor类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim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model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2,hidden_units设置为self.hidden_dim,output_units设置为self.hidden_dim(因为监督模型的输出与输入具有相同的维度)。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Supervisor类的实例,你可以使用build方法来构建一个监督模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。监督模型用于生成中间表示,例如在序列生成或表示学习任务中。
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