**embed_kwargs

embed_kwargs是一个用于配置文本嵌入的参数字典。它可以用于向模型传递额外的参数，以控制文本嵌入的方式和行为。具体来说，embed_kwargs可以包含以下参数：

1. token_ids：一个整数列表，表示要嵌入的文本的标记化序列。这些标记可以是单词、字符或其他语言单位。
2. token_type_ids：一个整数列表，用于区分不同类型的标记。例如，在BERT模型中，它可以用于区分句子A和句子B。
3. attention_mask：一个整数列表，用于指示哪些标记是真实的输入，哪些是填充的。填充标记通常用0表示。
4. position_ids：一个整数列表，用于指示每个标记在文本中的位置。
5. past_key_values：一个包含先前计算的键值对的元组，用于加速生成过程。
6. use_cache：一个布尔值，指示是否使用缓存来加速生成过程。

这些参数可以根据具体的模型和任务进行调整和配置，以获得最佳的文本嵌入效果。

相关问题

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\python.exe D:/pycharm/system/py/2.py Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/system/py/2.py", line 66, in <module> model = TransformerModel(input_size, output_size, nhead, num_layers, hidden_size, dropout) File "D:/pycharm/system/py/2.py", line 24, in __init__ self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(input_size, nhead, hidden_size, dropout), num_layers) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py", line 302, in __init__ **factory_kwargs) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 918, in __init__ assert self.head_dim * num_heads == self.embed_dim, "embed_dim must be divisible by num_heads" AssertionError: embed_dim must be divisible by num_heads

这个错误提示是因为在使用 nn.TransformerEncoderLayer 创建 TransformerEncoder 时，输入参数 embed_dim 必须能够被 num_heads 整除。embed_dim 是 TransformerEncoderLayer 的输入和输出维度，num_heads 是多头自注意力机制中头的数量。你可以通过调整 input_size 和 nhead 参数，使得 embed_dim 能够被 num_heads 整除。比如，你可以将 input_size 设置为 256，nhead 设置为 8。

请用中文注释 解释下面这段代码def amixer_b(**kwargs): model = AMixer( img_size=224, patch_size=4, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dim=128, depths=[2, 2, 26, 2], num_heads=[4, 8, 16, 32], mlp_ratio=3, policy_ape=False, window_size=[7,7,14,7], drop_path_rate=0.5, ada=True, mode='linear-softmax', post_proj=True, pre_proj=True, relative=True, k=1.5 ) return model

这段代码定义了一个函数amixer_b，它使用AMixer模型构建一个深度神经网络，并返回该模型。AMixer模型实现了自适应混合网络，它接收的输入图像大小为224x224，每个patch的大小为4x4，输入通道数为3，输出类别数为1000。embed_dim参数指定了输入嵌入向量的维度，depths参数指定了每个混合层的重复次数，num_heads参数指定了每个混合层的头数，mlp_ratio参数指定了MLP扩展倍率，window_size参数指定了每个混合层的窗口大小，drop_path_rate参数指定了随机删除路径的概率，ada参数指定了是否使用自适应混合权重，mode参数指定了混合模式，post_proj和pre_proj参数指定了是否使用投影层，relative参数指定了是否使用相对位置编码，k参数指定了相对位置编码的缩放因子。