res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src)
时间: 2024-04-18 19:24:11 浏览: 184
这行代码使用了 PyTorch 的 `einsum` 函数来执行张量的乘积运算。`einsum` 函数允许我们按照指定的约定执行张量的乘积、求和和重组等操作。
具体来说,`torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src)` 的意思是:
- `'boi'` 表示 `w` 张量的维度标记,其中 `'b'` 表示批量维度(batch),`'o'` 表示输出特征维度,`'i'` 表示输入特征维度。
- `'bi'` 表示 `h_src` 张量的维度标记,其中 `'b'` 表示批量维度(batch),`'i'` 表示输入特征维度。
通过这样的约定,`einsum` 函数将会根据这些维度标记执行相应的乘积和求和操作。具体地,它将会对 `w` 张量的最后一个维度和 `h_src` 张量的最后一个维度执行逐元素相乘,并对结果进行求和,从而得到一个新的张量。
最终,这行代码返回了一个形状为 `(batch_size, out_feats)` 的张量 `res`,其中 `batch_size` 是批量大小,`out_feats` 是输出特征的大小。这个张量表示了对权重 `w` 和输入特征 `h_src` 进行乘积运算后的结果。
相关问题
def forward(self, h_dst, h_src): w = self.get_weight(h_dst) res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src) return res 举一个例子
假设 `h_dst` 是形状为 `(batch_size, dst_feats)` 的张量,`h_src` 是形状为 `(batch_size, src_feats)` 的张量。我们可以使用 `MemoryEncoding` 类的实例来计算前向传播结果,具体代码如下:
```python
import torch
# 定义输入张量的大小和内存大小
in_feats = 10
out_feats = 5
mem_size = 3
# 创建 MemoryEncoding 实例
memory_encoding = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size)
# 创建示例输入张量
batch_size = 2
dst_feats = in_feats
src_feats = in_feats
h_dst = torch.randn(batch_size, dst_feats)
h_src = torch.randn(batch_size, src_feats)
# 执行前向传播
output = memory_encoding.forward(h_dst, h_src)
print(output.shape) # 输出形状为 (batch_size, out_feats)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个 `MemoryEncoding` 类的实例 `memory_encoding`,然后使用随机生成的张量 `h_dst` 和 `h_src` 进行前向传播计算。最后,打印输出张量 `output` 的形状。
请注意,这只是一个示例,实际使用时需要根据具体问题和数据调整输入张量的大小和值。
class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False) def get_weight(self, x): coef = self.linear_coef(x) if self.act is not None: coef = self.act(coef) w = self.linear_w(coef) w = w.view(-1, self.out_feats, self.in_feats) return w def forward(self, h_dst, h_src): w = self.get_weight(h_dst) res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src) return res
这是一个名为 `MemoryEncoding` 的自定义神经网络模块,它继承自 `nn.Module`。该模块用于对输入数据进行编码,并生成权重来计算与另一个输入数据的相关性。
在 `__init__` 方法中,它接受三个参数:`in_feats`(输入特征的大小)、`out_feats`(输出特征的大小)和 `mem_size`(内存大小)。然后它定义了一系列的线性层和激活函数。
`get_weight` 方法用于计算权重。它首先通过一个线性层 `self.linear_coef` 将输入 `x` 转换为权重系数 `coef`。然后,如果定义了激活函数 `self.act`,会对 `coef` 应用这个激活函数。接下来,通过另一个线性层 `self.linear_w` 将 `coef` 转换为权重 `w`。最后,通过改变 `w` 的形状,将其从形状为 `(batch_size, out_feats * in_feats)` 转换为 `(batch_size, out_feats, in_feats)`。
在 `forward` 方法中,它接受两个输入 `h_dst` 和 `h_src`,分别表示目标输入和源输入。它调用了 `get_weight` 方法来计算权重 `w`,然后使用 `torch.einsum` 函数将 `w` 和 `h_src` 进行矩阵乘法,并返回结果。最终的输出形状为 `(batch_size, out_feats)`。
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