torch.stack([sin_embed, cos_embed], dim=4).flatten(3)

这行代码首先调用了PyTorch中的torch.stack()函数，将sin_embed和cos_embed两个张量在第4个维度上进行拼接，得到一个新的张量，其shape为原来的两倍，第4个维度的大小为2。接下来，调用了该张量的flatten()方法，将其降为3维张量，具体来说，将第0-2维的元素保持不变，将第3个维度（即拼接前的第4个维度）和第4个维度（新的第4个维度）合并为一个维度。最后，返回一个shape为 (原来的第0-2维元素总数, 2) 的新张量，其中第0-2维的元素顺序不变，第3个维度和第4个维度的元素按照行序优先排列。

相关问题

super().__init__() self.embed_dim = embed_dim self.n_embed = n_embed self.image_key = image_key self.encoder = Encoder(**ddconfig) self.decoder = Decoder(**ddconfig) self.loss = instantiate_from_config(lossconfig) self.quantize = VectorQuantizer(n_embed, embed_dim, beta=0.25, remap=remap, sane_index_shape=sane_index_shape) self.quant_conv = torch.nn.Conv2d(ddconfig["z_channels"], embed_dim, 1) self.post_quant_conv = torch.nn.Conv2d(embed_dim, ddconfig["z_channels"], 1)解析

这是一个Python类的初始化方法，其中包含了如下代码：

- `super().__init__()`：调用父类的初始化方法。
- `self.embed_dim = embed_dim`：将传入的`embed_dim`参数赋值给类的实例变量`embed_dim`。
- `self.n_embed = n_embed`：将传入的`n_embed`参数赋值给类的实例变量`n_embed`。
- `self.image_key = image_key`：将传入的`image_key`参数赋值给类的实例变量`image_key`。
- `self.encoder = Encoder(**ddconfig)`：实例化一个`Encoder`类的对象，并将`ddconfig`参数解包后传入。
- `self.decoder = Decoder(**ddconfig)`：实例化一个`Decoder`类的对象，并将`ddconfig`参数解包后传入。
- `self.loss = instantiate_from_config(lossconfig)`：通过`instantiate_from_config()`函数实例化一个损失函数对象，并将`lossconfig`参数传入。
- `self.quantize = VectorQuantizer(n_embed, embed_dim, beta=0.25, remap=remap, sane_index_shape=sane_index_shape)`：实例化一个`VectorQuantizer`类的对象，其中`n_embed`和`embed_dim`分别为向量量化器的嵌入向量数量和维度，`beta`为损失函数中的权重因子，`remap`为需要重映射的键名和新的键名，`sane_index_shape`表示向量量化器是否需要返回索引的形状。
- `self.quant_conv = torch.nn.Conv2d(ddconfig["z_channels"], embed_dim, 1)`：实例化一个`Conv2d`类的对象，用于将潜空间编码为嵌入向量。
- `self.post_quant_conv = torch.nn.Conv2d(embed_dim, ddconfig["z_channels"], 1)`：实例化一个`Conv2d`类的对象，用于将嵌入向量解码为潜空间。

def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

在你的代码中，你已经正确地将`input_question`和`input_answer`设置为需要梯度计算的张量。

然而，在使用`torch.nn.Parameter`时，你不需要再次设置`requires_grad=True`，因为`torch.nn.Parameter`默认会将其设置为True。

另外，在计算attention权重时，你可以使用`torch.softmax`函数来对attention权重进行归一化，而不是使用`torch.sigmoid`。softmax函数将确保所有权重的总和为1。

对于logits的计算，没有发现明显的问题。

总的来说，修改后的代码如下所示：

def forward(self, input_question, input_answer):
    question_embed = self.embedding(input_question)
    answer_embed = self.embedding(input_answer)

    _, question_hidden = self.encoder(question_embed)
    answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden)

    attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1)
    attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1)

    context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1)

    logits = self.decoder(context_vector)

    return logits

请确保在使用`loss.backward()`之前，所有需要梯度计算的张量都设置了`requires_grad=True`。如果仍然遇到问题，请检查其他部分的代码是否正确设置了梯度属性。