embedding_mask

嵌入遮罩（embedding mask）是在自然语言处理任务中常用的一种技术。它用于指定哪些部分的输入应该被模型忽略或掩盖，通常在输入序列中标记特定的位置或单词。

嵌入遮罩在多种场景下都有应用，例如语言模型中的掩盖填充（padding mask），其中填充的标记被掩盖以避免对模型预测产生干扰。另一个常见的用例是序列标记任务中的掩盖实体（entity masking），其中模型需要预测序列中的实体，而不受其他标记的干扰。

嵌入遮罩通常以矩阵形式表示，与输入序列的长度相同。每个元素的值取决于该位置是否应该被遮罩。例如，在掩盖填充的情况下，填充的位置将被设置为0，而其他位置将设置为1。在训练期间，模型将使用嵌入遮罩来屏蔽遮罩位置对输出的影响。

相关问题

帮我看一些这段代码有什么问题：class EncoderDecoder(nn.Module): def init(self,encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator): #encoder:代表编码器对象 #decoder:代表解码器对象 #source_embed:代表源数据的嵌入 #target_embed:代表目标数据的嵌入 #generator:代表输出部分类别生成器对象 super(EncoderDecoder,self).init() self.encoder=encoder self.decoder=decoder self.src_embed=source_embed self.tgt_embed=target_embed self.generator=generator def forward(self,source,target,source_mask,target_mask): #source:代表源数据 #target:代表目标数据 #source_mask:代表源数据的掩码张量 #target_mask:代表目标数据的掩码张量 return self.decode(self.encode(source,source_mask),source_mask, target,target_mask) def encode(self,source,source_mask): return self.encoder(self.src_embed(source),source_mask) def decode(self,memory,source_mask,target,target_mask): #memory:代表经历编码器编码后的输出张量 return self.decoder(self.tgt_embed(target),memory,source_mask,target) vocab_size=1000 d_model=512 encoder=en decoder=de source_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) target_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) generator=gen source=target=Variable(torch.LongTensor([[100,2,421,500],[491,998,1,221]])) source_mask=target_mask=Variable(torch.zeros(8,4,4)) ed=EncoderDecoder(encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator ) ed_result=ed(source,target,source_mask,target_mask) print(ed_result) print(ed_result.shape)

这段代码的问题是在初始化函数中，应该使用`__init__`而不是`init`来命名。另外，在调用父类的初始化函数时，应该使用`super().__init__()`而不是`super(EncoderDecoder,self).init()`。修正后的代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

class EncoderDecoder(nn.Module):
    def __init__(self, encoder, decoder, source_embed, target_embed, generator):
        super(EncoderDecoder, self).__init__()
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder
        self.src_embed = source_embed
        self.tgt_embed = target_embed
        self.generator = generator

    def forward(self, source, target, source_mask, target_mask):
        return self.decode(self.encode(source, source_mask), source_mask, target, target_mask)

    def encode(self, source, source_mask):
        return self.encoder(self.src_embed(source), source_mask)

    def decode(self, memory, source_mask, target, target_mask):
        return self.decoder(self.tgt_embed(target), memory, source_mask, target_mask)


vocab_size = 1000
d_model = 512
encoder = en
decoder = de
source_embed = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
target_embed = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
generator = gen

source = target = torch.LongTensor([[100, 2, 421, 500], [491, 998, 1, 221]])
source_mask = target_mask = torch.zeros(8, 4, 4)
ed = EncoderDecoder(encoder, decoder, source_embed, target_embed, generator)
ed_result = ed(source, target, source_mask, target_mask)
print(ed_result)
print(ed_result.shape)

请注意，你在代码中使用的`en`，`de`和`gen`变量没有给出定义，你需要在代码中定义它们。另外，`Variable`在最新版本的PyTorch中已经被移除，可以直接使用`torch.Tensor`替代。

class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): ''' dec_inputs: [batch_size, tgt_len] enc_intpus: [batch_size, src_len] enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] ''' dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda() # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len] dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] for layer in self.layers: # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len] dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask) dec_self_attns.append(dec_self_attn) dec_enc_attns.append(dec_enc_attn) return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

这段代码是一个Decoder类的定义，用于实现Transformer模型中的解码器部分。具体来说，它包括以下几个部分：

1. `__init__`方法：初始化函数，用于定义并初始化Decoder的各个组件。其中，`tgt_emb`是一个词嵌入层，用于将目标语言的输入进行词嵌入表示；`pos_emb`是一个位置编码层，用于为输入添加位置信息；`layers`是一个由多个DecoderLayer组成的ModuleList，用于构建多层解码器。

2. `forward`方法：前向传播函数，定义了解码器的前向计算过程。参数包括`dec_inputs`（解码器的输入序列）、`enc_inputs`（编码器的输入序列）和`enc_outputs`（编码器的输出）。具体的计算过程如下：
- 将解码器的输入序列通过词嵌入层进行词嵌入表示，得到`dec_outputs`；
- 将`dec_outputs`通过位置编码层添加位置信息；
- 根据解码器的输入序列生成self-attention的mask，用于屏蔽无效的位置信息；
- 根据解码器的输入序列和编码器的输入序列生成encoder-decoder attention的mask，用于屏蔽无效的位置信息；
- 通过多个DecoderLayer依次处理`dec_outputs`，得到最终的解码结果；
- 返回解码结果、各层的self-attention结果和encoder-decoder attention结果。

注意：这段代码中的一些函数（如`get_attn_pad_mask`和`get_attn_subsequence_mask`）并未提供具体实现，可能是为了方便阅读省略了。你需要根据具体需要自行实现这些函数。