def encode(self, source_padded: torch.Tensor, source_lengths: List[int]) -> Tuple[ torch.Tensor, Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]]: enc_hiddens, dec_init_state = None, None """ add your code here -- 5 目标: 1. 将编码器应用于源句子以获得编码器的隐藏状态。 2. 将编码器的最终状态投射到解码器,以获得解码器的初始状态。 return enc_hiddens, dec_init_state
时间: 2024-04-27 11:23:41 浏览: 4
这个函数是一个编码器,它将输入的源句子 source_padded 编码成一个隐藏状态,并将该状态投射到解码器中作为其初始状态。它返回编码器的隐藏状态 enc_hiddens 和解码器的初始状态 dec_init_state。在函数中,首先使用 self.model_embeddings 将源句子编码成一个张量 X,其形状为 (max_sent_len, batch_size, embedding_size)。然后,将编码器 self.encoder 应用于 X,得到编码器的隐藏状态 enc_hiddens,以及最终的隐藏状态和单元状态。在这个过程中,需要使用 pack_padded_sequence 函数对 X 进行填充,然后使用 pad_packed_sequence 函数来解压缩 enc_hiddens。需要注意的是,编码器的输出是一个形状为 (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*2) 的张量,需要对其进行 permute 操作以使其形状变为 (batch_size, max_src_sent_len, hidden_size*2)。然后,通过将双向的隐藏状态拼接起来,使用 self.h_projection 和 self.c_projection 分别得到解码器的初始隐藏状态和初始单元状态,最终返回编码器的隐藏状态 enc_hiddens 和解码器的初始状态 dec_init_state。
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def encode(self, source_padded: torch.Tensor, source_lengths: List[int]) -> Tuple[ torch.Tensor, Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]]: enc_hiddens, dec_init_state = None, None """ add your code here -- 5 目标
很抱歉,这段代码是不完整的,缺少必要的上下文来回答问题。但是,从代码中可以看到这是一个名为 `encode` 的函数,它接受一个填充后的张量 `source_padded` 和一个整数列表 `source_lengths`,并返回一个元组,其中包含编码器隐藏状态和解码器初始状态。在函数中,变量 `enc_hiddens` 和 `dec_init_state` 被初始化为 `None`,在添加代码后,它们应该被赋予适当的值。
def forward(self, source: List[List[str]], target: List[List[str]]) -> torch.Tensor: # Compute sentence lengths source_lengths = [len(s) for s in source] # Convert list of lists into tensors source_padded = self.vocab.src
以下是 forward 函数的代码:
```
def forward(self, source: List[List[str]], target: List[List[str]]) -> torch.Tensor:
# Compute sentence lengths
source_lengths = [len(s) for s in source]
# Convert list of lists into tensors
source_padded = self.vocab.src.to_input_tensor(source, device=self.device) # shape: (src_len, batch_size)
target_padded = self.vocab.tgt.to_input_tensor(target, device=self.device) # shape: (tgt_len, batch_size)
# Embed the source and target sequences
source_embedded = self.model_embeddings_source(source_padded) # shape: (src_len, batch_size, embed_size)
target_embedded = self.model_embeddings_target(target_padded) # shape: (tgt_len, batch_size, embed_size)
# Encode the source sequence
enc_hiddens, dec_init_state = self.encoder(source_embedded, source_lengths) # enc_hiddens shape: (src_len, batch_size, hidden_size)
# Decode the target sequence
combined_outputs = self.decoder(target_embedded, dec_init_state, enc_hiddens) # shape: (tgt_len, batch_size, hidden_size)
# Compute scores
P = F.log_softmax(self.target_vocab_projection(combined_outputs), dim=-1) # shape: (tgt_len, batch_size, tgt_vocab_size)
return P
```
该函数的目标是将源语言和目标语言的句子分别转换为嵌入表示,并使用编码器-解码器模型对目标语言进行解码,最后计算得分。
函数的输入参数包括源语言句子列表 source 和目标语言句子列表 target。函数返回一个 torch.Tensor 类型的得分矩阵 P,其形状为 (tgt_len, batch_size, tgt_vocab_size)。
在函数中,首先计算了源语言句子的长度 source_lengths。然后,使用 vocab 中的 to_input_tensor 函数将源语言和目标语言的句子列表转换为张量。其中,source_padded 张量的形状为 (src_len, batch_size),target_padded 张量的形状为 (tgt_len, batch_size)。
接下来,将源语言和目标语言的张量输入到嵌入层模型中,得到源语言和目标语言的嵌入表示 source_embedded 和 target_embedded。其中,source_embedded 的形状为 (src_len, batch_size, embed_size),target_embedded 的形状为 (tgt_len, batch_size, embed_size)。
然后,将 source_embedded 和 source_lengths 作为输入传递给编码器,得到编码器的输出 enc_hiddens 和解码器的初始状态 dec_init_state。其中,enc_hiddens 的形状为 (src_len, batch_size, hidden_size)。
最后,将 target_embedded、dec_init_state 和 enc_hiddens 作为输入传递给解码器,得到 combined_outputs。然后,将 combined_outputs 输入到目标语言词汇表投影层中,得到得分矩阵 P。最后,使用 F.log_softmax 函数对 P 进行 log-softmax 处理,将最终结果返回。