Long listLen = stringRedisTemplate.opsForList().size(listKey);
时间: 2024-05-28 10:12:09 浏览: 10
这段代码使用了 Spring Data Redis 提供的 RedisTemplate 对 Redis 数据库进行操作。具体来说,它是通过 stringRedisTemplate 这个 RedisTemplate 的实例对象,调用了 opsForList() 方法来获取一个操作 Redis List 类型数据的 ListOperations 接口对象。
接着,使用 ListOperations 接口的 size() 方法获取了 Redis 中键为 listKey 的列表的长度,即列表中元素的数量。该方法返回的是一个 long 类型的值,表示列表中元素的个数。
需要注意的是,该操作是在 Redis 服务器上执行的,而不是在客户端执行的。这意味着,客户端需要与 Redis 服务器建立连接,并且这个连接需要在代码中进行管理和关闭。另外,由于 Redis 是单线程的,所以该操作的执行是原子的,即在执行该操作的过程中,不会有其他操作对 Redis 服务器的状态产生影响。
相关问题
请在这个DeepCFD的网络添加attention机制,并给出示例代码:import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output
好的,下面是添加了Attention机制的DeepCFD网络的示例代码:
import paddle
import paddle.nn as nn
class Attention(nn.Layer):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(Attention, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1)
self.softmax = nn.Softmax(axis=1)
def forward(self, input, hidden):
max_len = input.shape[1]
attn_energies = paddle.zeros([input.shape[0], max_len, 1])
for i in range(max_len):
attn_energies[:, i] = self.score(input[:, i, :], hidden)
attn_weights = self.softmax(attn_energies)
context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=1)
return context
def score(self, input, hidden):
energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1))
return energy
class DeepCFD(nn.Layer):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(DeepCFD, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True)
self.attention = Attention(input_size, hidden_size)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, input):
output, (hidden, cell) = self.lstm(input)
context = self.attention(output, hidden[-1])
output = self.fc(context)
return output
在这个示例代码中,我们将Attention机制应用到了LSTM的输出上。在Attention中,我们计算了每个时间步的注意力能量,然后使用softmax函数计算注意力权重。然后,我们将这些权重与LSTM输出相乘并求和,得到上下文向量作为Attention机制的输出。
在DeepCFD中,我们使用了两层LSTM,然后将LSTM输出和最后一个时刻的隐藏状态作为Attention机制的输入。最后,我们将Attention机制的输出传递到一个全连接层中,得到最终的输出。
class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, num_heads=1): super(SelfAttention, self).__init__() self.num_heads = 1 self.head_size = 1 self.query = nn.Linear(1, 1) self.key = nn.Linear(1, 1) self.value = nn.Linear(1, 1) self.out = nn.Linear(1, 1) def forward(self, inputs): batch_size, seq_len, input_size = inputs.size() # 128 706 1 # Split inputs into num_heads inputs = inputs.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size) inputs = inputs.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() queries = self.query(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) keys = self.key(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) values = self.value(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) # Compute attention scores scores = torch.matmul(queries, keys.permute(0, 1, 3, 2)) scores = scores / (self.head_size ** 0.5) attention = F.softmax(scores, dim=-1) # Apply attention weights to values attention_output = torch.matmul(attention, values) attention_output = attention_output.view(batch_size, seq_len, input_size) # Apply output linear layer output = self.out(attention_output) return output 解释一下代码 其中num_heads=1
这段代码定义了一个自注意力模块(Self-Attention),用于在神经网络中实现自注意力机制。自注意力机制在自然语言处理领域非常常见,它可以根据当前输入中的关键词来动态地调整权重,使得模型可以更好地捕捉句子中的重要信息。
该模块的输入是一个形状为 (batch_size, seq_len, input_size) 的张量,其中 batch_size 表示批次大小,seq_len 表示序列长度,input_size 表示每个位置的向量维度。模块会将输入张量分成 num_heads 份,每份的大小为 head_size = input_size / num_heads。这里 num_heads=1,因此每个位置向量的维度大小为1。
接着,模块会通过三个线性变换(query、key、value)将每个位置的向量映射到一个新的维度上,以便计算注意力权重。将 query、key、value 映射后的结果分别表示为 queries、keys、values 张量。
然后,模块会计算得到注意力权重,具体方法是通过 queries 和 keys 的点积得到一个分数矩阵,然后对分数矩阵进行 softmax 操作得到注意力权重。最后,将注意力权重乘以 values 张量,并将结果进行加权和得到 attention_output 张量。
最后,将 attention_output 张量通过一个线性变换 out,得到最终的输出张量 output。注意,这里的 num_heads=1 表示只有一份输入,因此在计算注意力权重时并没有进行多头注意力的操作。
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