super(Embeddings, self).__init__()

时间: 2023-11-29 21:26:41 浏览: 59
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python中super().__init__()

This line of code is calling the constructor of the parent class of the current class. In other words, it is initializing the class by calling the constructor of its parent class, and any necessary initialization or setup for the parent class will be performed. The `super()` function is used to call a method of a parent class, and in this case, it is calling the constructor of the parent class of `Embeddings`. This is often used in object-oriented programming to avoid duplicating code in child classes that already exists in a parent class.
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5. __init__.pyc和__init__.py：这些是Python包的初始化文件，表明这个压缩包包含了一个Python包结构。 6. cem.py：可能是一个自定义的条件熵模型（Conditional Entropy Model），用于特征选择或文本分类。 7. tag....

def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim, margin): super(TransC, self).__init__() self.entity_embeddings = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim) self.relation_embeddings = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim) self.projection_matrices = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim * embedding_dim) self.margin = margin

这是一个使用Pytorch实现的TransC模型的初始化函数。TransC是一种基于知识图谱的实体关系抽取模型，它的核心思想是利用嵌入空间中的投影来描述实体和关系之间的关系。具体来说，它通过将实体和关系投影到不同的空间...

补充以下代码： def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, label_size, batch_size): super(LSTMClassifier, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.batch_size = batch_size # 实验三（扩展）：更换为 glove 词向量 self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 实验一：定义 LSTM 层，并替换为 BiLSTM，RNN，比较其不同 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim) self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, label_size) self.hidden = self.init_hidden()

embeds = self.word_embeddings(sentence) # 获取词嵌入向量 lstm_out, self.hidden = self.lstm(embeds.view(len(sentence), self.batch_size, -1), self.hidden) # LSTM层的输出 tag_space = self.hidden2label...

class DeepNeuralNet(torch.nn.Module): def __init__(self, n_users, n_items, n_factors=32, hidden_layers=[64,32]): super(DeepNeuralNet, self).__init__() # User and item embeddings self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_users, embedding_dim=n_factors) self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_items, embedding_dim=n_factors) # Fully connected hidden layers self.fc_layers = torch.nn.ModuleList([]) if len(hidden_layers) > 0: self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=n_factors*2, out_features=hidden_layers[0])) for i in range(1,len(hidden_layers)): self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[i-1], out_features=hidden_layers[i])) self.output_layer = torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[-1] if len(hidden_layers)> 0 else n_factors*2, out_features=1) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

这段代码定义了一个深度神经网络模型，用于推荐系统中的协同过滤任务。具体来说，该模型使用用户和物品的嵌入向量作为输入，通过多层全连接层将这些向量映射为一个标量评分，表示用户对该物品的喜爱程度。...

class MLPs(nn.Module): def __init__(self, W_sizes_ope, hidden_size_ope, out_size_ope, num_head, dropout): super(MLPs, self).__init__() self.in_sizes_ope = W_sizes_ope self.hidden_size_ope = hidden_size_ope self.out_size_ope = out_size_ope self.num_head = num_head self.dropout = dropout self.gnn_layers = nn.ModuleList() for i in range(len(self.in_sizes_ope)): self.gnn_layers.append(MLPsim(self.in_sizes_ope[i],self.out_size_ope, self.hidden_size_ope, self.num_head, self.dropout, self.dropout)) self.project = nn.Sequential( nn.ELU(), nn.Linear(self.out_size_ope * len(self.in_sizes_ope), self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.out_size_ope), ) def forward(self, ope_ma_adj_batch, ope_pre_adj_batch, ope_sub_adj_batch, batch_idxes, feats): h = (feats[1], feats[0], feats[0], feats[0]) self_adj = torch.eye(feats[0].size(-2),dtype=torch.int64).unsqueeze(0).expand_as(ope_pre_adj_batch[batch_idxes]) adj = (ope_ma_adj_batch[batch_idxes], ope_pre_adj_batch[batch_idxes], ope_sub_adj_batch[batch_idxes], self_adj) MLP_embeddings = [] for i in range(len(adj)): MLP_embeddings.append(self.gnn_layers[i](h[i], adj[i])) MLP_embedding_in = torch.cat(MLP_embeddings, dim=-1) mu_ij_prime = self.project(MLP_embedding_in) return mu_ij_prime

这是一个 PyTorch 中的神经网络模型 MLPs 的定义。它包含了两个主要的部分：gnn_...然后将 MLP_embeddings 沿着最后一个维度进行拼接，并将拼接后的结果输入到 project 中进行后续处理，得到最终的输出 mu_ij_prime。

class CBOW(torch.nn.Module): def __init__(self, word_size, embedding_dim): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(word_size, embedding_dim) self.linear1 = nn.Linear(embedding_dim, 128) self.activation_function1 = nn.ReLU() self.linear2 = nn.Linear(128, word_size) self.activation_function2 = nn.LogSoftmax(dim = -1)

在模型的初始化过程中，首先创建了一个Embedding层self.embeddings，它将输入的单词索引映射为词向量。Embedding层的大小为(word_size, embedding_dim)，其中word_size是词汇表的大小，embedding_dim是词向量的维度...

class DeepNeuralNet(torch.nn.Module): def init(self, n_users, n_items, n_factors=32, hidden_layers=[64,32]): super(DeepNeuralNet, self).init() # User and item embeddings self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_users, embedding_dim=n_factors) self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_items, embedding_dim=n_factors) # Fully connected hidden layers self.fc_layers = torch.nn.ModuleList([]) if len(hidden_layers) > 0: self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=n_factors2, out_features=hidden_layers[0])) for i in range(1,len(hidden_layers)): self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[i-1], out_features=hidden_layers[i])) self.output_layer = torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[-1] if len(hidden_layers)> 0 else n_factors2, out_features=1) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()网络层是什么样的

这是一个使用PyTorch实现的深度神经网络模型，包含了用户和物品的嵌入层，以及多个全连接的隐藏层和一个输出层。具体来说，模型首先使用Embedding层将用户和物品的ID编码转换成对应的向量表示，然后将这些向量进行...

class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

这是一个使用 PyTorch 实现的分词模型，采用了 LSTM 神经网络结构。该模型的输入是一个大小为 (batch_size, sequence_length) 的整数张量 inputs，表示分词器需要对其中的文本进行分词，其中 batch_size 表示...

详细解释一下以下这段代码：class DnnNework(nn.Module): def __init__(self, feature_columns, hidden_units, n_output,dnn_dropout=0.): super(DnnNework, self).__init__() self.sparse_feature_cols = feature_columns # embedding self.embed_layers = nn.ModuleDict({ 'embed_' + str(i): nn.Embedding(num_embeddings=feat['feat_num'], embedding_dim=feat['embed_dim']) for i, feat in enumerate(self.sparse_feature_cols) }) hidden_units.insert(0, len(self.sparse_feature_cols)*self.sparse_feature_cols[0]['embed_dim']) hidden_units.append(n_output) self.dnn_network = Dnn(hidden_units) def forward(self, x): sparse_inputs = x sparse_inputs = sparse_inputs.long() sparse_embeds = [self.embed_layers['embed_'+str(i)](sparse_inputs[:, i]) for i in range(sparse_inputs.shape[1])] sparse_embeds = torch.cat(sparse_embeds, axis=-1) dnn_input = sparse_embeds deep_out = self.dnn_network(dnn_input) deep_out = F.softmax(deep_out,dim=-1) return deep_out

其中，num_embeddings 表示该特征的取值个数，embedding_dim 表示 embedding 的维度。这里使用了一个列表解析式来生成所有的 embedding 层。 接下来，将每个 embedding 的输出拼接成一个向量，作为 DNN 网络的输入...

class CBOW(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embd_size, context_size, hidden_size): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embd_size) self.linear1 = nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size) self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, inputs): embedded = self.embeddings(inputs).view((1, -1)) hid = F.relu(self.linear1(embedded)) out = self.linear2(hid) log_probs = F.log_softmax(out, dim = 1) return log_probs def extract(self, inputs): embeds = self.embeddings(inputs) return embeds这段代码什么意思

这段代码定义了一个 CBOW 模型的网络结构，其中： - vocab_size 是词汇表的大小。 - embd_size 是词向量的维度。 - context_size 是上下文窗口的大小。 - hidden_size 是隐藏层的大小。...

def __init__(self,n_steps,num_units=128): super(MLPDiffusion,self).__init__() self.linears = nn.ModuleList( [ nn.Linear(2,num_units), nn.ReLU(), nn.Linear(num_units,num_units), nn.ReLU(), nn.Linear(num_units,num_units), nn.ReLU(), nn.Linear(num_units,2), ] ) self.step_embeddings = nn.ModuleList( [ nn.Embedding(n_steps,num_units), nn.Embedding(n_steps,num_units), nn.Embedding(n_steps,num_units), ] )代码的解释】

在MLPDiffusion类的初始化函数__init__中，首先调用了父类nn.Module的初始化函数。然后使用nn.ModuleList创建了linears和step_embeddings两个ModuleList。其中，linears包含四个线性层和三个ReLU激活函数，step_...

super(Dice, self).__init__()后怎么定义device

在调用 super(Dice, self).__init__() 时，self 对象已经被创建。我们可以在这之后来定义 device。例如： python class Dice(nn.Module): def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim, padding_...

class ModelEmbeddings(nn.Module): def __init__(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).__init__() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src[''] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt[''] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge)

super(ModelEmbeddings, self).__init__() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src['<pad>'] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt...
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