class MultiHeadAttentionGraph(nn.Module): def __init__(self, n_head, d_model, d_k, d_v, dropout=0.1): super().__init__() self.n_head = n_head self.d_model = d_model self.d_k = d_k self.d_v = d_v self.W_Q = nn.Linear(d_model, n_head*d_k) # account for the fact that the relational edge information has double # the length self.W_K = nn.Linear(d_model*2, n_head*d_k) self.W_V = nn.Linear(d_model*2, n_head*d_v) self.W_O = nn.Linear(n_head*d_v, d_model) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_model) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, nodes, edges): n_batch, n_nodes, n_neighbors = edges.shape[:3] Q = self.W_Q(nodes).view([n_batch, n_nodes, 1, self.n_head, 1, self.d_k]) K = self.W_K(edges).view([n_batch, n_nodes, n_neighbors, self.n_head, self.d_k, 1]) attention = torch.matmul(Q, K).view([n_batch, n_nodes, n_neighbors, self.n_head]).transpose(-2,-1) attention = attention /np.sqrt(self.d_k) attention = self.softmax(attention) V = self.W_V(edges).view([n_batch, n_nodes, n_neighbors, self.n_head, self.d_v]).transpose(2,3) attention = attention.unsqueeze(-2) output = torch.matmul(attention, V).view([n_batch, n_nodes, self.d_v*self.n_head]) output = self.W_O(output) output = self.dropout(output) output = self.layer_norm(output + nodes) attention = attention.squeeze(-2).transpose(-2,-1) return output, attention
时间: 2024-02-14 09:07:12 浏览: 30
这是一个PyTorch模型的类定义,名为MultiHeadAttentionGraph。它继承自nn.Module类,表示这是一个可训练的模型。该模型实现了多头注意力机制,用于图神经网络中节点特征的更新。
该类的初始化方法中,有5个参数:n_head表示注意力头数,d_model表示输入节点特征的维度,d_k和d_v分别表示每个注意力头的查询、键、值向量的维度,dropout表示Dropout层的丢弃率。
该类的forward方法中,有2个参数:nodes表示输入的节点特征,edges表示节点之间的关系信息。其中,nodes的形状为(batch_size, num_nodes, d_model),edges的形状为(batch_size, num_nodes, num_neighbors, 2*d_model),其中2*d_model表示每条关系信息包含起点和终点的节点特征。
在forward方法中,首先通过全连接层W_Q、W_K、W_V将输入特征映射到查询、键、值向量,并对维度进行调整,得到Q、K、V三个张量。然后使用torch.matmul函数计算Q、K的点积,再进行softmax得到每个节点与邻居节点的注意力权重。接着使用torch.matmul函数计算注意力权重与V的加权和,并将结果维度调整为(batch_size, num_nodes, n_head*d_v),通过全连接层W_O得到输出特征。最后使用Dropout层和LayerNorm层对输出特征进行处理,得到最终的节点特征输出。注意力权重也作为函数的输出返回。
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class Transformer(nn.Module): def __init__(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, n_head: int, ff_dim: int, embed_drop: float, hidden_drop: float): super().__init__() self.tok_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.pos_embedding = nn.Embedding(max_seq_len, embed_dim) layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=hidden_dim, nhead=n_head, dim_feedforward=ff_dim, dropout=hidden_drop) self.encoder = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=n_layer) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear1 = nn.Linear(embed_dim, hidden_dim) self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def encode(self, x, mask): x = x.transpose(0, 1) x = self.encoder(x, src_key_padding_mask=mask) x = x.transpose(0, 1) return x
这是一段使用 PyTorch 实现的 Transformer 模型的代码,用于自然语言处理任务中的序列建模,例如文本分类、机器翻译等。
该模型的输入是一个词汇表大小为 `vocab_size`,最大序列长度为 `max_seq_len` 的词嵌入(embedding)矩阵,其中每个词嵌入的维度为 `embed_dim`。模型使用了 `n_layer` 层 TransformerEncoderLayer,每个 EncoderLayer 中包含了 `n_head` 个注意力头(self-attention)。每个 EncoderLayer 的隐藏层大小为 `hidden_dim`,Feedforward 层的大小为 `ff_dim`,并在每个 EncoderLayer 后应用了一个 `hidden_drop` 的 Dropout。在模型的输入层和第一个 EncoderLayer 之间,使用了一个 `embed_drop` 的 Dropout。
在 forward 方法中,输入的 `x` 是一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的整数张量,表示一个批次中的多个序列。`mask` 是一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的布尔型张量,用于指示哪些位置是填充值,需要被屏蔽。在 encode 方法中,模型首先将输入的 `x` 转置为 `(seq_len, batch_size)` 的形状,然后将其输入到 TransformerEncoder 中进行编码。最后,将编码结果再次转置为 `(batch_size, seq_len)` 的形状并返回。
class VideoFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True): super().__init__() self.model = swin3d_s(weights=Swin3D_S_Weights.KINETICS400_V1) self.model.head = nn.Identity() # 删除最后的全连接层 self.fc = nn.Linear(768, 1) # 添加新的全连接层 def forward(self, x): x = self.model(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x逐行解释
这是一个PyTorch中的神经网络模型类,名为VideoFeatureExtractor。该类使用Swin3D_S模型作为基础模型进行视频特征的提取,并添加了一个新的全连接层用于输出一个标量值。具体来说,该类的构造函数中使用了预训练的Swin3D_S模型,然后通过将其最后的全连接层用nn.Identity()替换来删除最后的全连接层。接着,该类添加了一个新的全连接层nn.Linear(768, 1),其中768是输入特征的维度,1是输出的标量值。forward函数用于执行数据的前向传递,输入视频特征数据x,经过Swin3D_S模型提取特征后,将特征展开成一维向量,并通过新添加的全连接层进行输出,最终得到一个标量值。