class Seq2Seq(nn.Module): def init(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().init() self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len) self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self,en_index,ch_index): decoder_input = ch_index[:,:-1] label = ch_index[:,1:] encoder_hidden = self.encoder(en_index) decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden) pre = self.classifier(decoder_output) loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1)) return loss解释每行代码的含义

时间: 2023-06-10 22:07:50 浏览: 58
这段代码是定义了一个 Seq2Seq 模型类，它继承自 nn.Module 类。其中： - `__init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len)` 是类的构造函数，用于初始化模型。其中 `encoder_embedding_num` 表示编码器的嵌入层维度，`encoder_hidden_num` 表示编码器的隐藏层维度，`en_corpus_len` 表示英文语料库的大小，`decoder_embedding_num` 表示解码器的嵌入层维度，`decoder_hidden_num` 表示解码器的隐藏层维度，`ch_corpus_len` 表示中文语料库的大小。 - `self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len)` 创建了一个 Encoder 对象，实现了编码器的功能。 - `self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len)` 创建了一个 Decoder 对象，实现了解码器的功能。 - `self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len)` 创建了一个线性层，用于将解码器的输出转换为中文语料库的维度。 - `self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss()` 创建了一个交叉熵损失函数。 - `def forward(self,en_index,ch_index)` 是类的前向传播函数，它接受英文语料和中文语料的索引作为输入，输出损失值。其中： - `decoder_input = ch_index[:,:-1]` 是将中文语料的索引序列切片，去掉最后一个字符，作为解码器的输入。 - `label = ch_index[:,1:]` 是将中文语料的索引序列切片，去掉第一个字符，作为损失函数的标签。 - `encoder_hidden = self.encoder(en_index)` 是将英文语料输入编码器，得到编码器的隐藏状态。 - `decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden)` 是将解码器的输入和编码器的隐藏状态输入解码器，得到解码器的输出。 - `pre = self.classifier(decoder_output)` 是将解码器的输出输入线性层，得到最终的预测结果。 - `loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1))` 是将预测结果和标签输入交叉熵损失函数，得到损失值。其中 `pre.reshape(-1,pre.shape[-1])` 将预测结果展平成二维数组，`label.reshape(-1)` 将标签展平成一维数组。

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de_core_news_sm-2.3.0.tar.gz和en_core_web_sm-2.2.5.tar.gz

机器翻译项目中包含了很多spacy的model，可自行选择一个对应的en和de，这里我选的是de_core_news_sm-2.3.0.tar.gz和en_core_web_sm-2.2.5.tar.gz，亲测可用。
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seq_info.rar_*seq_info_SEQ_INFO

ALSA sequencer /proc interface

class Seq2Seq(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().__init__() self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len) self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self,en_index,ch_index): decoder_input = ch_index[:,:-1] label = ch_index[:,1:] encoder_hidden = self.encoder(en_index) decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden) pre = self.classifier(decoder_output) loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1)) return loss解释每行代码的含义

- def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len):：定义 Seq2Seq 类的初始化方法，接收六个参数。 - super().__init__()...

class TransAm(nn.Module): def __init__(self,feature_size=250,num_layers=1,dropout=0.1): super(TransAm, self).__init__() self.model_type = 'Transformer' self.input_embedding = nn.Linear(1,feature_size) self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncoding(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=10, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights() 这段代码的作用 举例说明

- input_embedding: 一个线性层，用于将输入序列中的每个数字转换为一个一定维度的特征向量； - src_mask: 用于遮挡输入序列中的某些位置，以防止模型在训练过程中使用到它们； - pos_encoder: 位置编码层，用于为...

class PoetryModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(PoetryModel, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier=nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(2048, vocab_size) ) def forward(self, input, hidden = None): seq_len, batch_size = input.size() if hidden is None: h_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() c_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() else: h_0, c_0 = hidden embeds = self.embedding(input) output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0)) output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1)) return output, hidden 解释该段代码

2. super(PoetryModel, self).__init__()：该语句调用了父类 nn.Module 的初始化函数，以便能够正确地构建模型。 3. self.hidden_dim = hidden_dim：该语句将隐藏层维度保存在实例变量 self.hidden_dim 中...

请补全以下代码：class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(Model, self).__init__() # 传入参数 self.hidden_dim = n_hidden self.input_size = n_input self.output_size = n_input self.n_layers = 1 # Global Attention机制需要使用RNN的最大Timestep数 #即需要计算当前timestep和多少timestep的相似度权重（Alignment Weight） self.max_length = 10 # 定义结构 # RNN层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html self.rnn = nn.RNN(self.input_size,self.hidden_dim,self.n_layers,batch_first=True) # 注意力层-用于计算score self.attn = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=, bias=False) # 注意力层-用于已经拼接了ct和ht后的变换。 self.w_c = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=) # 全联接层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html self.fc = nn.Linear()

class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(AttModel, self).__init__() # ...

class PoetryModel(nn.Module): def init(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(PoetryModel, self).init() self.hidden_dim = hidden_dim self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier=nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(2048, vocab_size) ) def forward(self, input, hidden = None): seq_len, batch_size = input.size() if hidden is None: h_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() c_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() else: h_0, c_0 = hidden embeds = self.embedding(input) output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0)) output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1)) return output, hidden 请优化这段代码

self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=...

class Net(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size,seq_length) -> None: super(Net,self).__init__() self.input_size=input_size self.hidden_size=hidden_size self.num_layers=num_layers self.output_size=output_size self.batch_size=batch_size self.seq_length=seq_length self.num_directions=1 # 单向LSTM self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True) # LSTM层 self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size) # 全连接层 def forward(self,x): # e.g. x(10,3,100) 三个句子，十个单词，一百维的向量,nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=20,num_layers=4) # out.shape=(10,3,20) h/c.shape=(4,b,20) batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1] # x.shape=(604,3,3) h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64) pred = self.fc(output) # (5, 30, 1) pred = pred[:, -1, :] # (5, 1) return pred改成python代码

def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, seq_length): super(Net, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_...

class Model(nn.Module): def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

接下来，将 Embedding 层的输出输入到一个多层 LSTM 网络中进行处理，得到每个文本数据的最后一个时刻上的 hidden state。最后，将这些 hidden state 输入到一个全连接层中进行分类，得到分类结果。在 forward 函数...

编写class LSTM_LM(nn.Module):

def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1, batch_first=True): super(LSTM_LM, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_...

class LSTMMain(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_len, lstm_hidden, lstm_layers, batch_size, device="cpu"): super(LSTMMain, self).__init__() self.lstm_hidden = lstm_hidden self.lstm_layers = lstm_layers self.lstmunit = LSTM(input_size, lstm_hidden, lstm_layers, batch_size, device) self.linear = nn.Linear(lstm_hidden, output_len) def forward(self, input_seq): ula, h_out = self.lstmunit(input_seq) out = ula.contiguous().view(ula.shape[0] * ula.shape[1], self.lstm_hidden) out = self.linear(out) out = out.view(ula.shape[0], ula.shape[1], -1) out = out[:, -1, :] return out根据这段代码 写一个bp神经网络的代码

class BPNet(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(BPNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, ...

class SampleDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self): self.sequences = [] self.labels = [] for _ in range(1000): seq = torch.randn(10, 5) label = torch.zeros(2) if seq.sum() > 0: label[0] = 1 else: label[1] = 1 self.sequences.append(seq) self.labels.append(label) def __len__(self): return len(self.sequences) def __getitem__(self, idx): return self.sequences[idx], self.labels[idx]

同时，每个序列对应一个标签，标签是一个维度为2的张量。 __init__方法初始化了数据集的sequences和labels列表。通过循环生成1000个序列样本，并根据序列元素的和来确定标签。如果序列元素的和大于0，则标签...

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')

这段代码定义了一个名为define_gan的方法，用于在GAN...X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq]，batch_size设置为self.batch_size。 这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件，并创建输入层对象以供后续使用。

解释这段代码import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.metrics import accuracy_score import jieba from CLDNN2 import CLDNN from CLDNNtest import CLDNNtest # 定义超参数 MAX_LENGTH = 100 # 输入序列的最大长度 VOCAB_SIZE = 35091 # 词汇表大小 EMBEDDING_SIZE = 128 # 词向量的维度 NUM_FILTERS = 100 # 卷积核数量 FILTER_SIZES = [2, 3, 4] # 卷积核尺寸 class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels): self.texts = texts self.labels = labels def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, index): text = self.texts[index] label = self.labels[index] return text, label class CNNClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_filters, filter_sizes, output_size, dropout): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size) # self.convs = nn.ModuleList([ # nn.Conv2d(1, num_filters, (fs, embedding_size)) for fs in filter_sizes # ]) self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, num_filters, (2, 2)), # nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (3, 3)), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (4, 4)), nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(dropout) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(286700, 300), nn.Linear(300, output_size) ) # self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, text): # text: batch_size * seq_len embedded = self.embedding(text) # batch_size * seq_len * embedding_size # print(embedded.shape) embedded = embedded.unsqueeze(1) # batch_size * 1 * seq_len * embedding_size x = self.convs(embedded) print(x.shape) # print(embedded.shape) # conved = [F.relu(conv(embedded)).squeeze(3)

4. 定义了一个CNN分类器类CNNClassifier，继承自nn.Module类，包含了一个嵌入层、多个卷积层、一个全连接层和一个dropout层。其中嵌入层将输入的文本序列转换为词向量形式；卷积层通过不同的卷积核获取文本中的不同...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self...

class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)

同时还包括一些其他的属性，例如 inference 表示是否为预测模式，max_seq_len 表示最大序列长度，labels2id 表示标签的映射关系等。 - load_dataset_match(self, config)：加载数据集的方法，返回一个 List...

class Recovery(Model): def __init__(self, hidden_dim, n_seq): self.hidden_dim=hidden_dim self.n_seq=n_seq return def build(self, input_shape): recovery = Sequential(name='Recovery') recovery = net(recovery, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.n_seq) return recovery

n_layers参数设置为3，hidden_units设置为self.hidden_dim，output_units设置为self.n_seq。最后返回构建好的模型对象。 通过创建Recovery类的实例，你可以使用build方法来构建一个恢复模型，该模型包含多层GRU或...

解决AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v1.nn.rnn_cell' has no attribute 'seq2seq'

在 TensorFlow 2.0 中，tf.nn.rnn_cell 模块已经被移除了，因此 tf.nn.rnn_cell.seq2seq 也不再可用。相反，您可以使用 tf.keras.layers 中的相应函数来构建您的模型。下面是一个使用 tf.keras 实现 seq2seq...

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解释一下下面每句话的含义@RequestMapping(value = "gcGl") public String gcGl(Gcgl gcGl, Model model) { List<Gcgl> list = gcglService.findList(gcGl); if (list!=null&&list.size()>0) { model.addAttribute("gcGl", list.get(0)); }else { model.addAttribute("gcGl", gcGl); } return "modules/tjxx/gc08glForm"; }

这段代码是一个Java方法，用于处理HTTP请求，具体含义如下： - @RequestMapping(value = "gcGl")：这是一个注解，表示该方法会处理名为"gcGl"的请求，即当用户访问该请求时，会调用该方法。 - public String gcGl(Gcgl gcGl, Model model)：这是方法的声明，它有两个参数：一个是Gcgl类型的gcGl，另一个是Model类型的model。方法的返回值是一个字符串类型。 - List<Gcgl> list = gcglService.findList(gcGl)：这行代码调用了一个名为findList的方法，该方法接受一个
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