def load_from(self, weights, n_block): ROOT = f"Transformer/encoderblock_{n_block}" with torch.no_grad(): query_weight = np2th(weights[pjoin(ROOT, ATTENTION_Q, "kernel")]).view(self.hidden_size, self.hidden_size).t() key_weight = np2th(weights[pjoin(ROOT, ATTENTION_K, "kernel")]).view(self.hidden_size, self.hidden_size).t() value_weight = np2th(weights[pjoin(ROOT, ATTENTION_V, "kernel")]).view(self.hidden_size, self.hidden_size).t() out_weight = np2th(weights[pjoin(ROOT, ATTENTION_OUT, "kernel")]).view(self.hidden_size, self.hidden_size).t()出现错误Transformer/encoderblock_0\\MultiHeadDotProductAttention_1/query\\kernel该怎么解决

这个错误是因为你的模型中没有名为"Transformer/encoderblock_0/MultiHeadDotProductAttention_1/query/kernel"的权重，你需要检查一下你的模型权重文件中是否存在这个权重。如果不存在，你需要重新训练模型或者使用其他预训练模型权重。如果存在，你需要检查一下你的代码是否正确地加载了这个权重。

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def sigmoid(z): return 1.0/(1.0+math.exp(-z)) # random number def random_clamped(): return random.random()*2-1 # "神经元" class Neuron(): def __init__(self): self.biase = 0 self.weights = [] def init_weights(self, n): self.weights = [] for i in range(n): self.weights.append(random_clamped()) def __repr__(self): return 'Neuron weight size:{} biase value:{}'.format(len(self.weights), self.biase) # 层 class Layer(): def __init__(self, index): self.index = index self.neurons = [] def init_neurons(self, n_neuron, n_input): self.neurons = [] for i in range(n_neuron): neuron = Neuron() neuron.init_weights(n_input) self.neurons.append(neuron) def __repr__(self): return 'Layer ID:{} Layer neuron size:{}'.format(self.index, len(self.neurons)) 翻译

这是一个神经网络的 Python 代码。该代码定义了 sigmoid 函数、神经元类（Neuron）、神经元层类（Layer）等。

sigmoid(z) 函数用于计算 sigmoid 函数的值，sigmoid 函数常用于神经网络中，用于将输入数据转换为 0 到 1 之间的输出值。

random_clamped() 函数用于生成一个随机的浮点数，其取值范围在 -1 到 1 之间。

Neuron 类代表神经网络中的一个神经元，其包含一个偏置值（biase）和多个权重值（weights）。该类的 init_weights() 方法用于初始化权重值，其中 n 参数表示权重值的数量。

Layer 类代表神经网络中的一层神经元，其包含多个神经元（neurons）。该类的 init_neurons() 方法用于初始化神经元，其中 n_neuron 和 n_input 分别表示该层神经元的数量和每个神经元的输入数量。

最后，__repr__() 方法用于打印神经元和神经元层的信息。

def __init__(self, adj, num_gru_units: int, output_dim: int, bias: float = 0.0): super(TGCNGraphConvolution, self).__init__() self._num_gru_units = num_gru_units self._output_dim = output_dim self._bias_init_value = bias self.register_buffer( "laplacian", calculate_laplacian_with_self_loop(torch.FloatTensor(adj)) ) self.weights = nn.Parameter( torch.FloatTensor(self._num_gru_units + 1, self._output_dim) ) self.biases = nn.Parameter(torch.FloatTensor(self._output_dim)) self.reset_parameters()

ChitGPT无法回答您的问题，因为这是一段Python代码，它是用于创建TGCNGraphConvolution类的构造函数。该类用于执行图卷积并生成输出。如果您需要更多关于这段代码的解释，建议您查看相关文献或咨询开发人员。