具体解释一下这段代码output = th.where((t == 0), decoder_nll, kl)
时间: 2024-05-21 19:11:33 浏览: 23
这段代码使用了PyTorch中的where()函数,根据输入的条件值t,在tensor decoder_nll和tensor kl之间进行选择,并将选择结果赋值给tensor output。具体来说,当t中的某个元素为0时,对应位置的output将选择decoder_nll中的值;否则,将选择kl中的值。
相关问题
def forward(self,decoder_input,hidden): embedding = self.embedding(decoder_input) decoder_output,decoder_hidden = self.lstm(embedding,hidden)解释每行代码的含义
- `def forward(self, decoder_input, hidden):` 定义了一个名为 `forward` 的函数,它有三个参数:`self` 表示实例化后的对象本身,`decoder_input` 表示解码器的输入,`hidden` 表示解码器的隐藏状态。
- `embedding = self.embedding(decoder_input)` 将输入 `decoder_input` 通过嵌入层 `self.embedding` 进行嵌入,得到嵌入向量 `embedding`。
- `decoder_output, decoder_hidden = self.lstm(embedding, hidden)` 将嵌入向量 `embedding` 和隐藏状态 `hidden` 传入 LSTM 层 `self.lstm` 进行计算。`decoder_output` 表示解码器的输出,`decoder_hidden` 表示解码器的新的隐藏状态。
整个函数实现了解码器的前向传播过程,即将输入通过嵌入层进行嵌入后,传入 LSTM 层计算得到输出和新的隐藏状态。
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
- 第一行定义了一个名为 Decoder 的类,继承了 nn.Module 类。
- 第二行定义了该类的构造函数,构造函数中有三个参数:decoder_embedding_num 表示解码器嵌入层的维度,decoder_hidden_num 表示解码器 LSTM 层的隐藏层维度,ch_corpus_len 表示中文语料库中字符的数量。
- 第三行调用了 nn.Module 类的构造函数。
- 第四行使用 nn.Embedding 类创建了一个嵌入层对象,该嵌入层的输入维度为 ch_corpus_len,输出维度为 decoder_embedding_num,其中 ch_corpus_len 表示中文语料库中字符的数量。
- 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 函数,该函数接受两个参数:decoder_input 表示解码器输入序列,hidden 表示解码器的初始隐藏状态。在函数中,首先将 decoder_input 通过嵌入层进行编码,得到编码后的 embedding,接着将 embedding 和 hidden 作为输入传入 LSTM 层中,得到解码器的输出 decoder_output 和新的隐藏状态 decoder_hidden,最后将 decoder_output 和 decoder_hidden 作为输出返回。
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