def forward(self, x): a = self.attn(x) x = self.norm1(x + a) a = self.fc1(F.elu(self.fc2(x))) x = self.norm2(x + a) train_F001[:, 2:] = min_max_scaler.fit_transform(train_F001[:, 2:])
时间: 2024-04-19 18:24:13 浏览: 22
这段代码是一个神经网络模型中的前向传播函数。它接收一个输入张量 x,并通过 self.attn 函数计算注意力权重 a。然后通过 self.norm1 对输入张量 x 和注意力权重 a 进行残差连接和归一化操作。
接下来,通过 self.fc2 和 self.fc1 对残差连接后的张量 x 进行线性变换和激活函数操作。具体来说,先通过 self.fc2 进行线性变换,然后使用 F.elu 函数进行激活操作,再通过 self.fc1 进行线性变换。
最后,再次进行残差连接和归一化操作,通过 self.norm2 对残差连接后的张量 x 和线性变换后的张量 a 进行归一化。至此,前向传播函数结束。
另外,代码的最后一行通过 min_max_scaler.fit_transform 对 train_F001 数组的第二列及之后的列进行了最小-最大归一化操作。
相关问题
def forward(self,x): x=x+self.drop_path(self.attn(self.norm1(x))) x=x+self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x 这段代码作用是什么)
这段代码实现了一个Transformer中的前向传播,其中:
- `self.norm1(x)` 对输入 `x` 进行Layer Normalization
- `self.attn(...)` 对Layer Normalization的输出进行多头注意力计算
- `self.drop_path(...)` 对多头注意力计算的输出进行Dropout操作,其中Dropout的概率被动态调整,这里使用了Drop Path技巧
- `self.norm2(x)` 对Dropout的输出进行Layer Normalization
- `self.mlp(...)` 对Layer Normalization的输出进行全连接计算
- `self.drop_path(...)` 对全连接计算的输出进行Dropout操作,其中Dropout的概率被动态调整,这里同样使用了Drop Path技巧
- 最后将Dropout的输出作为前向传播的结果返回
整个过程可以理解为Transformer中的一个基本块(block)。
class Block(nn.Module): # 构建注意力Block模块 def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=GELU, norm_layer=nn.LayerNorm): super().__init__() self.norm1 = norm_layer(dim) self.attn = Attention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop) self.norm2 = norm_layer(dim) self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), act_layer=act_layer, drop=drop) self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity() def forward(self, x): x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x))) x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x
这是一个类,用于构建注意力机制模块。该模块包含了一个自注意力机制(self-attention)和一个多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)。其中,dim 表示输入张量的维度,num_heads 表示自注意力机制中头的数量,mlp_ratio 表示 MLP 中隐藏层特征数与输入特征数的比例,qkv_bias 表示是否在注意力机制中使用偏置项,drop 表示 dropout 的比例,attn_drop 表示注意力机制中 dropout 的比例,drop_path 表示残差连接中 dropout 的比例,act_layer 表示激活函数,norm_layer 表示归一化函数。
在初始化函数中,该类会构建一个 nn.LayerNorm 对象用于归一化输入,一个 Attention 对象用于自注意力计算,一个 nn.LayerNorm 对象用于归一化自注意力输出,一个 Mlp 对象用于多层感知机计算,以及一个 DropPath 对象用于残差连接的 dropout 操作。
在 forward 函数中,该类首先对输入张量进行归一化,然后通过自注意力机制计算自注意力张量并进行 dropout 操作,将自注意力张量和输入张量相加得到残差张量,再通过 MLP 计算得到特征张量,并进行 dropout 操作,将特征张量和残差张量相加作为最终输出张量。这个类常用于深度学习中的 Transformer 模型中。
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