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

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。

详细解释这段代码import torch from torch import nn from einops.layers.torch import Rearrange class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.d_model = hidden_dim self.hidden_dim = 21 * self.d_model self.transformer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), Rearrange("b (n c) -> b n c", c=self.d_model), nn.TransformerEncoder( nn.TransformerEncoderLayer( d_model=self.d_model, nhead=4, dim_feedforward=self.d_model * 2, dropout=0.1, batch_first=True ), 4, torch.nn.LayerNorm(self.d_model), ), Rearrange("b n c -> b (n c)"), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class), ) def forward(self,x): return self.transformer(x)

这段代码定义了一个Transformer类，它是一个神经网络模型，用于处理输入数据并输出预测结果。具体来说，模型的输入是一个大小为input_dim的向量，输出是一个大小为num_class的向量，表示预测的类别概率。

模型的主要组成部分是一个TransformerEncoder，它是由多个TransformerEncoderLayer组成的序列。每个TransformerEncoderLayer包含了一个多头自注意力层（Multi-head Attention）和两个全连接层（Feed-Forward），以及一些残差连接和层归一化操作。

在模型的前向传播过程中，输入数据首先经过一个线性变换，将其映射到一个更高维的空间中。然后，通过Rearrange操作将数据重新排列成一个三维张量，其中第一维是batch size，第二维是序列长度，第三维是特征维度，这就是TransformerEncoder的输入格式要求。接着，将数据输入到TransformerEncoder中进行处理，最后经过一系列全连接层和激活函数，得到最终的预测结果。

总的来说，这段代码实现了一个基于Transformer的神经网络模型，用于分类任务。