ids = torch.round(torch.linspace(0, self.num_timesteps - 1, self.num_timesteps_cond)).long()这里的long()是指?用的python2语法?
时间: 2024-03-29 14:34:51 浏览: 13
在 PyTorch 中,`long()` 是将 Tensor 转换为 long 类型的方法。在 Python 2 中,`long` 是一种数据类型,但在 Python 3 中被统一为 `int`。因此,如果您使用的是 Python 3,您可以使用`int()`方法来将 Tensor 转换为整数类型。
该行代码的作用是创建一个从0到self.num_timesteps-1的等差数列,并将其舍入为整数,然后将其转换为long类型的Tensor。其中`self.num_timesteps_cond`是一个整数,用于指定等差数列的长度。
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class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误
代码中的错误在于使用了错误的语法和变量命名。以下是需要修正的错误:
1. 函数 `u()` 的定义中,应该将 `train size` 改为 `train_size`。同样的,`batch_ size` 改为 `batch_size`。
2. 在 `u()` 函数中,`int(num_ data 1 batch_ size)` 的语法是错误的,应该改为 `int(num_data / batch_size)`。
3. 在 `u()` 函数中,`self.leftover flag` 的语法也是错误的,应该改为 `self.leftover_flag`。
4. 在 `u()` 函数中,`long( )self.leftover flag = True` 的语法是错误的,应该将其分成两行,并且添加缺少的冒号。
5. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size` 的语法是错误的,应该将 `self .batch size` 改为 `self.batch_size`。
6. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 的语法是错误的,应该将 `self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 改为 `self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)`。
7. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`if self.leftover_ flag:` 的语法是错误的,应该将其改为 `if self.leftover_flag:`。
8. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0` 的语法是错误的,应该将其改为 `self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)`。
9. 在 `def Len_()` 函数中,`return num_ data` 的语法是错误的,应该将其改为 `return num_data`。
修正以上错误后的代码如下:
```python
class Sampler:
def u(self, train_size, batch_size):
num_data = train_size
self.num_per_batch = int(num_data / batch_size)
self.batch_size = batch_size
self.range = torch.arange(0, batch_size).view(1, batch_size).long()
self.leftover_flag = False
if num_data % batch_size:
self.leftover = torch.arange(self.num_per_batch * batch_size, num_data).long()
self.leftover_flag = True
def iter_a(self):
rand_num = torch.randperm(self.num_per_batch).view(-1, 1) * self.batch_size
self.rand_num = rand_num.expand(self.num_per_batch, self.batch_size) + self.range
self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)
if self.leftover_flag:
self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)
return iter(self.rand_num_view)
def Len(self):
return num_data
```
以上是修正后的代码。修正后代码中的变量命名和语法都是正确的。
为以下代码写注释:class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life
注释如下:
```
class TransformerClassifier(torch.nn.Module): # 定义一个名为TransformerClassifier的继承自nn.Module的类
def __init__(self, num_labels): # 初始化函数,num_labels为标签数
super().__init__() # 调用父类的构造函数
self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # 用预训练的中文Bert模型初始化self.bert, 输出维度为num_labels
# print(self.bert.config.hidden_size) #768
self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) # 定义dropout层,丢弃概率为0.1
self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层,输入维度为640,输出维度为256
self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) # 定义一个全连接层,输入维度为256,输出维度为num_labels
self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层,输入维度为640,输出维度为256
self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) # 定义一个全连接层,输入维度为256,输出维度为2
self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层,输入维度为640,输出维度为256
self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # 定义一个全连接层,输入维度为256,输出维度为2
def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # 前向传播函数,输入参数分别为input_ids、attention_mask、token_type_ids
outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # 将输入传入self.bert中,得到输出
logits = outputs.logits # 从输出中得到logits
clas = F.relu(self.classifier1(logits)) # 将logits输入到self.classifier1中,经过relu函数后得到clas
clas = self.classifier2(clas) # 将clas输入到self.classifier2中,得到分类结果
death = F.relu(self.regress1(logits)) # 将logits输入到self.regress1中,经过relu函数后得到death
death = self.regress2(death) # 将death输入到self.regress2中,得到死亡概率
life = F.relu(self.regress3(logits)) # 将logits输入到self.regress3中,经过relu函数后得到life
life = self.regress4(life) # 将life输入到self.regress4中,得到生存概率
return clas, death, life # 返回分类结果、死亡概率、生存概率