oneliner.repurpose(*load_SARS_CoV2_Protease_3CL(), *load_antiviral_drugs(no_cid = True))

根据代码片段的样子，你似乎想调用名为 `oneliner.repurpose()` 的函数，并传入两个函数的返回值作为参数。第一个函数是 `load_SARS_CoV2_Protease_3CL()`，第二个函数是 `load_antiviral_drugs(no_cid=True)`。

请注意，这里的 `*` 符号是用于拆包参数（unpacking arguments），将函数返回的可迭代对象解包为独立的参数。然而，在函数调用中使用 `*` 符号需要满足一些条件，例如函数签名中需要有相应数量的参数来接收这些参数。因此，你需要确保 `oneliner.repurpose()` 函数定义了至少两个参数来接收这些参数。

另外，请确保以上两个函数的正确性和可用性，以及它们是否符合 `oneliner.repurpose()` 函数的预期参数类型和返回值。

相关问题

self.GCN_liner_theta_1 =nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, 256))这段代码是什么意思

该段代码创建了一个名为 "GCN_liner_theta_1" 的对象，它是一个包含具有输入维度input_dim和256个输出维度的线性层的序列。在神经网络中，线性层是一种常见的层类型，它将输入张量与权重矩阵相乘，并加上偏置项以产生输出张量。以上代码创建了一个输入大小为input_dim的线性层，其中权重矩阵的大小为(input_dim, 256)。

以下代码存在反向传播无法求导的bug吗：#print(x.shape) out,(h_n,c_n) = self.lstm.forward(x) (forward_out, backward_out) = torch.chunk(out, 2, dim = 2) out = forward_out + backward_out #[seq_len, batch, hidden_size] #print(h_n.shape) #print("out size") #print(out.shape) #print(h_n.shape) #为了使用到lstm最后一个时间步时，每层lstm的表达，用h_n生成attention的权重 h_n = h_n.permute(1, 0, 2) #[batch, num_layers * num_directions, hidden_size] h_n = torch.sum(h_n, dim=1) #[batch, 1, hidden_size] h_n = h_n.squeeze(dim=1) #[batch, hidden_size] #print(h_n.shape) attention_w = self.attention_weights_layer(h_n) #[batch, hidden_size] attention_w = attention_w.unsqueeze(dim=1) #[batch, 1, hidden_size] #print("attention_w size") #print(attention_w.shape) print(attention_w.shape) print(out.transpose(1, 2).shape) attention_context = torch.matmul(attention_w, out.transpose(1, 2)) #[batch, 1, seq_len] softmax_w = F.softmax(attention_context, dim=-1) #[batch, 1, seq_len],权重归一化 x = torch.matmul(softmax_w, out) #[batch, 1, hidden_size] x = x.squeeze(dim=1) #[batch, hidden_size] x = self.liner(x) x = self.act_func(x)

根据你提供的代码，没有明显的反向传播无法求导的bug。

但是需要注意几点：

1. 在计算attention_context时，使用了matmul函数，需要保证attention_w和out的维度匹配，否则会导致维度错误，进而导致反向传播无法求导。

2. 在计算softmax_w时，需要保证attention_context的维度为[batch, 1, seq_len]，否则会导致维度错误。

3. 在计算x时，需要将softmax_w和out进行矩阵相乘，保证维度匹配，否则会导致维度错误。

如果在实际运行中出现反向传播无法求导的bug，可以检查一下上述三点是否满足要求。