if residual: if in_dim != out_dim: self.res_fc = nn.Linear(in_dim, num_heads * out_dim, bias=False) nn.init.xavier_normal_(self.res_fc.weight.data, gain=1.414) else: self.res_fc = None
时间: 2024-02-14 08:26:57 浏览: 190
lpc.rar_The Finding_linear prediction_residual
这段代码是一个条件语句,用于根据`residual`参数来添加或者不添加残差连接。
下面是对代码的解释:
- `if residual:`:这是一个条件语句,判断`residual`是否为真(非零)。
- `if in_dim != out_dim:`:如果输入维度`in_dim`不等于输出维度`out_dim`,则执行下面的代码块。
- `self.res_fc = nn.Linear(in_dim, num_heads * out_dim, bias=False)`:创建一个全连接层(`nn.Linear`)作为残差连接的线性变换。输入维度为`in_dim`,输出维度为`num_heads * out_dim`,没有偏置项。
- `nn.init.xavier_normal_(self.res_fc.weight.data, gain=1.414)`:对残差连接的线性变换的权重进行初始化,使用Xavier正态分布初始化方法,增益为1.414。
- `else:`:如果输入维度`in_dim`等于输出维度`out_dim`,则执行下面的代码块。
- `self.res_fc = None`:将残差连接设置为`None`,表示不使用残差连接。
通过这段代码,如果需要使用残差连接(`residual=True`),则根据输入和输出维度的关系创建一个线性变换层,并对其权重进行初始化。如果输入和输出维度相等,则不使用残差连接。残差连接可以帮助信息在网络中更好地传递,以提高模型的性能。
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