self.num_layers = len(sizes)是什么意思
时间: 2024-06-01 17:08:54 浏览: 9
这行代码是在定义一个神经网络类中的初始化函数中使用的,它的作用是计算神经网络中的层数。其中,`sizes`是一个列表,包含每一层神经元的数量。例如,`sizes=[784, 256, 10]`代表了一个三层神经网络,第一层有784个神经元,第二层有256个神经元,第三层有10个神经元。
`len(sizes)`就是`sizes`列表中的元素数量,也即是神经网络的层数。因此,`self.num_layers`就是神经网络的层数,可以在后续的代码中使用。
相关问题
class MLPs(nn.Module): def __init__(self, W_sizes_ope, hidden_size_ope, out_size_ope, num_head, dropout): super(MLPs, self).__init__() self.in_sizes_ope = W_sizes_ope self.hidden_size_ope = hidden_size_ope self.out_size_ope = out_size_ope self.num_head = num_head self.dropout = dropout self.gnn_layers = nn.ModuleList() for i in range(len(self.in_sizes_ope)): self.gnn_layers.append(MLPsim(self.in_sizes_ope[i],self.out_size_ope, self.hidden_size_ope, self.num_head, self.dropout, self.dropout)) self.project = nn.Sequential( nn.ELU(), nn.Linear(self.out_size_ope * len(self.in_sizes_ope), self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.out_size_ope), ) def forward(self, ope_ma_adj_batch, ope_pre_adj_batch, ope_sub_adj_batch, batch_idxes, feats): h = (feats[1], feats[0], feats[0], feats[0]) self_adj = torch.eye(feats[0].size(-2),dtype=torch.int64).unsqueeze(0).expand_as(ope_pre_adj_batch[batch_idxes]) adj = (ope_ma_adj_batch[batch_idxes], ope_pre_adj_batch[batch_idxes], ope_sub_adj_batch[batch_idxes], self_adj) MLP_embeddings = [] for i in range(len(adj)): MLP_embeddings.append(self.gnn_layers[i](h[i], adj[i])) MLP_embedding_in = torch.cat(MLP_embeddings, dim=-1) mu_ij_prime = self.project(MLP_embedding_in) return mu_ij_prime
这是一个 PyTorch 中的神经网络模型 MLPs 的定义。它包含了两个主要的部分:gnn_layers 和 project。
gnn_layers 是一个 nn.ModuleList,其中包含了多个 MLPsim 模块,每个 MLPsim 模块都对应一个输入张量,用于对输入进行处理。MLPsim 模块的定义可能在其他地方,无法得知其具体实现。
project 是一个 nn.Sequential,其中包含了多个线性层和激活函数,用于将 MLPsim 的输出进行进一步处理,并得到最终的输出结果 mu_ij_prime。
forward 函数是 MLPs 的前向传播函数,接收多个输入参数:ope_ma_adj_batch、ope_pre_adj_batch、ope_sub_adj_batch、batch_idxes 和 feats。其中,ope_ma_adj_batch、ope_pre_adj_batch 和 ope_sub_adj_batch 是三个邻接矩阵,用于描述不同类型的关系;batch_idxes 是一个张量,用于指定当前批次的样本的下标;feats 是一个元组,包含了两个张量,分别表示节点的特征和节点的度数。
在 forward 函数中,首先根据输入张量和邻接矩阵计算出 MLP_embeddings,即 MLPsim 模块的输出结果。然后将 MLP_embeddings 沿着最后一个维度进行拼接,并将拼接后的结果输入到 project 中进行后续处理,得到最终的输出 mu_ij_prime。
代码解释:class Network(object): def __init__(self, sizes): self.num_layers = len(sizes) self.sizes = sizes self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in sizes[1:]] self.weights = [np.random.randn(y, x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])]
这个代码段是一个定义了网络结构的类,并在初始化方法中,根据给定的sizes参数设置网络的层数、每一层的神经元个数、偏置项和权重矩阵,并利用np.random.randn函数生成随机的偏置向量和权重矩阵。其中,sizes参数是一个数组,记录了每一层中神经元的数量。
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