请定义一个循环神经网络，输入的字词序号经过 nn.Embedding 得到相应词的词向量表示，然后利用 3 层 LSTM 提取词的所有隐藏元信息，再利用隐藏元的信息进行分类，判断输出属于每一个词的概率。 然后通过全连接的输出层将词向量升维回字词序号，全连接输出层所有激活函数都使用 ReLU 函数。

时间: 2023-03-19 19:23:10 浏览: 85
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基于词向量特征的循环神经网络语言模型_张剑1

循环神经网络(RNN)是一种特殊的神经网络结构，主要用于处理序列数据。输入的字词序号经过 nn.Embedding 模块转换成对应的词向量，然后将词向量输入到 3 层LSTM中，每层LSTM都会对序列中的每个词向量进行处理，产生对应的隐藏元信息。最后，将隐藏元信息输入到全连接层进行分类，判断输出属于每一个词的概率。 在全连接输出层中，使用ReLU作为激活函数，将词向量升维回字词序号，从而得到最终的输出。这种RNN结构可以用于处理自然语言处理任务，例如情感分析、文本分类等。
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循环神经网络2-Embedding层.py

循环神经网络2-Embedding层的源码

def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes)

4. 初始化一个全连接层，将LSTM输出的双向隐藏状态拼接后，经过一个线性变换得到最终的输出结果，输出维度为config.num_classes。 这个模型的输入是一个batch的词索引序列，输出是每个样本对应的类别。

补充以下代码： def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, label_size, batch_size): super(LSTMClassifier, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.batch_size = batch_size # 实验三（扩展）：更换为 glove 词向量 self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 实验一：定义 LSTM 层，并替换为 BiLSTM，RNN，比较其不同 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim) # 使用lstm层 lstm_out, self.hidden = self.lstm( , self.hidden) self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, label_size) self.hidden = self.init_hidden()

lstm_out, self.hidden = self.lstm(input, self.hidden)，其中 input 是通过词向量层获得的词嵌入向量，维度为 (batch_size, sequence_length, embedding_dim)。同时，需要在类中定义 init_hidden 方法来初始化 ...

class Model(nn.Module): def init(self, config): super(Model, self).init() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

这段代码是一个PyTorch的模型定义，其中包括embedding层、LSTM层和全连接层。模型的输入是x，输出是out。其中，输入x的形状为[batch_size, seq_len]，表示一批输入数据中每个序列的长度为seq_len，总共有batch_size...

class Model(nn.Module): def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

接下来，将 Embedding 层的输出输入到一个多层 LSTM 网络中进行处理，得到每个文本数据的最后一个时刻上的 hidden state。最后，将这些 hidden state 输入到一个全连接层中进行分类，得到分类结果。在 forward 函数...

self.step_embeddings = nn.ModuleList( [ nn.Embedding(n_steps,num_units), nn.Embedding(n_steps,num_units), nn.Embedding(n_steps,num_units), #用于将一个离散的输入（在这里是时间步）转换为其对应的向量表示 #每个嵌入层中包含一个大小为n_steps×num_units的矩阵，其中n_steps表示时间序列的长度，num_units表示每个时间步的向量维度 #矩阵中的每一行就是对应时间步的向量表示 ] )代码分析

这段代码定义了一个包含三个嵌入层的神经网络模型，每个嵌入层都将一个离散的输入（在这里是时间步）转换为其对应的向量表示。每个嵌入层包含一个大小为n_steps×num_units的矩阵，其中n_steps表示时间序列的长度，...

class Encoder(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num) self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True) def forward(self,en_index): en_embedding = self.embedding(en_index) _,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding) return encoder_hidden解释每行代码的含义

embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True) 定义编码器的LSTM层，使用nn.LSTM类，将编码器嵌入层的维度和编码器LSTM隐藏层的维度作为参数传入，并设置batch_first参数为True，表示输入数据的第一维是...

class Decoder(nn.Module): def __init__(self,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(ch_corpus_len,decoder_embedding_num) self.lstm = nn.LSTM(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,batch_first=True) def forward(self,decoder_input,hidden): embedding = self.embedding(decoder_input) decoder_output,decoder_hidden = self.lstm(embedding,hidden) return decoder_output,decoder_hidden解释每行代码的含义

- 第五行使用 nn.LSTM 类创建了一个 LSTM 层对象，该 LSTM 层的输入维度为 decoder_embedding_num，输出维度为 decoder_hidden_num，batch_first=True 表示输入的第一维是 batch_size。 - 第七至九行定义了 forward ...

class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

然后，定义了一个 torch.nn.Embedding 层，用于将输入的整数张量转换为词向量。接下来，定义了一个双向 LSTM 层，用于学习输入序列的上下文信息。最后，定义了一个全连接层和一个 sigmoid 激活函数，用于将 LSTM ...

class PoetryModel(nn.Module): def init(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(PoetryModel, self).init() self.hidden_dim = hidden_dim self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier=nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(2048, vocab_size) ) def forward(self, input, hidden = None): seq_len, batch_size = input.size() if hidden is None: h_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() c_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() else: h_0, c_0 = hidden embeds = self.embedding(input) output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0)) output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1)) return output, hidden 请优化这段代码

1. 在初始化函数中使用 super() 函数时，应该将 PoetryModel 类的名称作为第一个参数，而不是使用 super() 函数的默认参数。 2. 在 forward 函数中，应该使用 new_zeros() 方法来初始化 h_0 和 c_0，而不是使用 ...

class PoetryModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(PoetryModel, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier=nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(2048, vocab_size) ) def forward(self, input, hidden = None): seq_len, batch_size = input.size() if hidden is None: h_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() c_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() else: h_0, c_0 = hidden embeds = self.embedding(input) output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0)) output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1)) return output, hidden 解释该段代码

输入序列首先经过嵌入层得到相应的向量表示，然后传递到LSTM层中进行计算。最后，LSTM层的输出被展平为大小为seq_len * batch_size的矩阵，并经过分类器进行预测。模型的输出包括预测向量和最后一个LSTM单元的隐藏...

self.step_embeddings = nn.ModuleList( [ nn.Embedding(n_steps,num_units), nn.Embedding(n_steps,num_units), nn.Embedding(n_steps,num_units), ] )的分析

每个Embedding层的输入都是一个整数，用于表示一个时间步（step）的信息。Embedding层将这个整数作为索引，从一个预先定义好的嵌入矩阵（embedding matrix）中取出与之对应的向量，作为该时间步的嵌入表示。具体来说...

torch.nn.embedding词嵌入

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pytorch如何用预先练的词向量初始化nn.embedding

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