class GRU(nn.Module): def __init__(self, input_size, num_channels, num_classes, tcn_options, dropout, relu_type, dwpw=False): super(GRU, self).__init__() self.trunk = nn.GRU(512,1024, 3, batch_first=True, bidirectional=True, dropout=0.2) self.output = nn.Linear(2*1024, num_classes) def forward(self, x): # x needs to have dimension (N, C, L) in order to be passed into CNN gru,_ = self.trunk(x) if gru.shape[1]>2: gru=gru[:,0:2,:] elif gru.shape[1]<2: k=2-gru.shape[1] temp=gru[:,0:k,:] gru=torch.cat([gru,temp],dim=1) gru=gru.reshape(gru.shape[0],gru.shape[1]*gru.shape[2]) out=self.output(gru) return out 修改这段代码
时间: 2023-06-08 21:08:45 浏览: 342
这是一个名为GRU的类,它继承了nn.Module。它的构造函数有6个参数:输入大小、通道数、类别数、tcn选项、dropout、ReLU类型和是否使用dwpw。在构造函数中,定义了一个名为trunk的GRU层,它有512个输入、1024个输出,3个层,并且是双向的。还定义了一个名为output的线性层,它将GRU的输出大小降至num_classes。在向前传递函数forward中,传入一个x进行计算。
相关问题
请详解class GRU(nn.Module): def__init__(self,feature_size,hidden_size,num_layers,output_size): super(GRU,self).__init__
这是一个定义了GRU模型的PyTorch类。GRU是一种循环神经网络,用于处理序列数据,其可以记住过去的信息并输出相应的预测结果。下面是对于这个类的具体解释:
- `class GRU(nn.Module):`:定义了一个名为GRU的PyTorch类,继承自nn.Module类,表示这个类是一个神经网络模型。
- `def __init__(self, feature_size, hidden_size, num_layers, output_size):`:定义了这个类的构造函数,其中包含了四个参数:
- `feature_size`:输入数据的特征维度大小,通常是一个向量或矩阵的列数。
- `hidden_size`:隐藏状态的维度大小,即模型的参数数量,表示模型的复杂度。
- `num_layers`:GRU模型的层数,表示GRU单元的数量,可以用于增加模型的深度。
- `output_size`:输出数据的维度大小,通常是一个向量或矩阵的列数。
- `super(GRU, self).__init__()`: 调用父类的构造函数,初始化GRU模型。
在这个类中还可以定义其他的函数和方法,例如`forward()`函数用于定义前向传播过程,`backward()`函数用于定义反向传播过程,以及其他辅助函数和方法,以实现完整的神经网络模型。
这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )
这段代码存在两个问题:
1.函数 `_setup_BiGRU_layers` 中的代码应该是在类的构造函数 `__init__` 中进行初始化,而不是在另外一个函数中进行初始化。
2.在调用 `my_BiGRU` 类时,参数名称有误,应该将 `apsule_out_features` 改为 `capsule_out_features`。
改正后的代码如下所示:
```
class my_BiGRU(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout, capsule_out_features):
super(my_BiGRU, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.gru_dropout = gru_dropout
self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)
self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size,
output_size=capsule_out_features,
hidden_size=self.hidden_size,
num_layers=self.num_layers,
gru_dropout=self.gru_dropout,
)
```
注意:这里假设 `capsule_out_dim` 和 `args` 都已经在代码中被定义好了。
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