return emb什么意思
时间: 2023-10-08 12:06:11 浏览: 28
在自然语言处理中,"emb" 通常指 "embedding"。"embedding" 是一种将文本或语言转换为向量或数字表示的方法。在深度学习模型中,我们可以使用词向量来表示单词,也可以使用句子向量来表示整个句子或段落。因此,"return emb" 可能表示将文本转换为相应的向量或数字表示,并将其返回。
相关问题
embeddings_right = self.model(**keys_token, output_hidden_states=True, return_dict=True, sent_emb=True).pooler_output这行代码什么意思
这行代码是用来获取ChitGPT模型的输出,其中包括输入的文本经过模型处理后的嵌入表示(embeddings)和池化层(pooler)的输出。具体来说,代码中的`self.model(**keys_token, output_hidden_states=True, return_dict=True, sent_emb=True)`表示对输入的文本进行模型处理,其中`output_hidden_states=True`表示输出所有隐藏层的表示,`return_dict=True`表示以字典形式返回结果,`sent_emb=True`表示只返回最后一个隐藏层的表示。接着,`.pooler_output`表示获取模型池化层的输出。因此,代码的最终结果`embeddings_right`是一个包含了ChitGPT模型的嵌入表示和池化层输出的字典。
class EncoderBlock(nn.Module): def __init__(self, emb_s = 32, head_cnt = 8, dp1 = 0.1, dp2 = 0.1): super().__init__() emb = emb_s*head_cnt self.kqv = nn.Linear(emb_s, 3*emb_s, bias = False) self.dp = nn.Dropout(dp1) self.proj = nn.Linear(emb, emb,bias = False) self.head_cnt = head_cnt self.emb_s = emb_s self.ln1 = nn.LayerNorm(emb) self.ln2 = nn.LayerNorm(emb) self.ff = nn.Sequential( nn.Linear(emb, 4 * emb), nn.GELU(), nn.Linear(4 * emb, emb), nn.Dropout(dp2), ) def mha(self, x): B, T, _ = x.shape x = x.reshape(B, T, self.head_cnt, self.emb_s) k, q, v = torch.split(self.kqv(x), self.emb_s, dim = -1) # B, T, h, emb_s att = F.softmax(torch.einsum('bihk,bjhk->bijh', q, k)/self.emb_s**0.5, dim = 2) #B, T, T, h sum on dim 1 = 1 res = torch.einsum('btih,bihs->bths', att, v).reshape(B, T, -1) #B, T, h * emb_s return self.dp(self.proj(res)) def forward(self, x): ## add & norm later. x = self.ln1(x + self.mha(x)) x = self.ln2(x + self.ff(x)) return x这段代码是什么意思
这段代码定义了一个EncoderBlock模块,它是Transformer中的一个基本模块,包括了一个多头自注意力层(Multi-Head Attention)和一个前馈神经网络层(Feedforward Neural Network)。
在初始化函数中,首先定义了一个线性层self.kqv,用于将输入x的每个词的特征映射到key、query和value三个空间中。然后定义了一个Dropout层self.dp,用于在训练过程中随机丢弃一些神经元,以防止过拟合。接下来定义了一个线性变换self.proj,用于将多头自注意力层的输出映射回原始维度。最后定义了两个LayerNorm层和一个前馈神经网络层self.ff,用于对多头自注意力层和前馈神经网络层的输出进行归一化和非线性变换。
在mha函数中,首先将输入x的形状从[B, T, emb_s]转换为[B, T, head_cnt, emb_s],然后通过self.kqv将每个词的特征映射到key、query和value三个空间中,再计算多头自注意力矩阵att,并对每个词的value进行加权求和得到多头自注意力层的输出res。最后通过self.proj将多头自注意力层的输出映射回原始维度,并加上Dropout层。
在forward函数中,首先通过self.mha计算多头自注意力层的输出,并将其与输入x相加后通过LayerNorm层归一化。然后再通过self.ff计算前馈神经网络层的输出,并将其与上一步得到的结果相加后再通过LayerNorm层归一化,最后返回结果。这个模块可以用于搭建Transformer的Encoder部分。